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龙图腾网获悉海尔优家智能科技(北京)有限公司;青岛海尔科技有限公司;海尔智家股份有限公司申请的专利语音聚类方法、装置、存储介质及电子装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116013315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211511494.0，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权语音聚类方法、装置、存储介质及电子装置是由栾天祥设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音聚类方法、装置、存储介质及电子装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种语音聚类方法、装置、存储介质及电子装置，涉及智慧家庭技术领域，该语音聚类方法包括：确定获取的目标语音的语音特征的编码序列；确定编码序列的标签向量，其中，标签向量用于表示目标语音的连续性；将标签向量和编码序列输入第一神经网络模型，得到第一神经网络模型输出的高维特征向量，其中，高维特征向量用于表示发出目标语音的对象所属的类别，第一神经网络模型中包括多层网络编码器；将高维特征向量和高维特征向量的标签输入第二神经网络模型，得到第二神经网络模型输出的目标概率值，其中，目标概率值用于表示目标语音与其他语音属于同一类别的概率，第二神经网络模型中包括多层网络编码器，其他语音是已进行语音类别聚类的语音。

本发明授权语音聚类方法、装置、存储介质及电子装置在权利要求书中公布了：1.一种语音聚类方法，其特征在于，包括： 确定获取的目标语音的语音特征的编码序列，其中，所述编码序列是由超维度神经网络的编码器编码得到的； 确定所述编码序列的标签向量，其中，所述标签向量用于表示所述目标语音的连续性； 将所述标签向量和所述编码序列输入第一神经网络模型，得到所述第一神经网络模型输出的高维特征向量，其中，所述高维特征向量用于表示发出所述目标语音的对象所属的类别，所述第一神经网络模型中包括多层网络编码器； 将所述高维特征向量和所述高维特征向量的标签输入第二神经网络模型，得到所述第二神经网络模型输出的目标概率值，其中，所述目标概率值用于表示所述目标语音与其他语音属于同一类别的概率，所述第二神经网络模型中包括多层网络编码器，所述其他语音是已进行语音类别聚类的语音； 其中，将所述标签向量和所述编码序列输入第一神经网络模型，得到所述第一神经网络模型输出的高维特征向量，包括：将所述标签向量和所述编码序列输入至所述第一神经网络模型中的多层网络编码器中，以在所述多层网络编码器的高维映射空间中区分所述目标语音的声纹信息，得到所述高维特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人海尔优家智能科技(北京)有限公司;青岛海尔科技有限公司;海尔智家股份有限公司，其通讯地址为：100086 北京市海淀区知春路106号太平洋国际大厦6层601-606室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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