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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利模型训练及调用方法、装置、计算机设备、存储介质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：CN113851133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-24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：202111137341.X，技术领域涉及：G10L15/26；该发明授权模型训练及调用方法、装置、计算机设备、存储介质是由张旭龙;王健宗设计研发完成，并于2021-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练及调用方法、装置、计算机设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能领域，尤其涉及语音处理技术领域，提供一种模型训练及调用方法、装置、计算机设备、存储介质，包括：对样本语音数据进行编码，生成编码音频数据输入深度学习模型，将编码音频数据转化为全隐式文本数据，生成全隐式文本数据对应的摘要文本；对摘要文本进行重构，生成重构文本数据，将重构文本数据转化为音频数据，生成重构音频数据；基于重构文本数据和重构音频数据对深度学习模型进行参数调整，并返回执行对样本语音数据进行编码，生成编码音频数据的步骤，直至深度学习模型收敛，获得训练好的深度学习模型，通过该模型生成语音对应的摘要文本的精准性高。本申请还涉及区块链技术，样本语音数据可以存储在区块链节点中。

本发明授权模型训练及调用方法、装置、计算机设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型训练方法，其特征在于，所述深度学习模型训练方法包括：对样本语音数据进行编码，生成编码音频数据；将所述编码音频数据输入预设的深度学习模型进行训练，将所述编码音频数据转化为全隐式文本数据，并生成所述全隐式文本数据对应的摘要文本；对所述摘要文本进行全隐式文本数据重构，进行生成摘要文本的逆向操作，由所述摘要文本获得对应的全隐式文本数据，将所述摘要文本对应的全隐式文本数据作为重构文本数据，并将所述重构文本数据转化为音频数据，生成重构音频数据；基于所述重构文本数据和所述重构音频数据对所述深度学习模型进行参数调整，并返回执行所述对样本语音数据进行编码，生成编码音频数据的步骤，直至所述深度学习模型收敛，获得训练好的所述深度学习模型其中，所述深度学习模型包括第一BiRNN+Attention模型，所述将所述编码音频数据输入预设的深度学习模型进行训练，将所述编码音频数据转化为全隐式文本数据，包括：将所述编码音频数据输入第一BiRNN+Attention模型，通过所述第一BiRNN+Attention模型输出所述全隐式文本数据。

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