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龙图腾网恭喜腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司申请的专利主旋律提取模型训练方法及组件，歌声检测方法及组件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：CN115114993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210831061.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权主旋律提取模型训练方法及组件，歌声检测方法及组件是由何礼设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本主旋律提取模型训练方法及组件，歌声检测方法及组件在说明书摘要公布了：本申请公开了计算机技术领域内的一种主旋律提取模型训练方法及组件，歌声检测方法及组件，本申请利用标注有主旋律的有标签歌曲音频帧以及未标注主旋律的无标签歌曲音频帧进行有监督训练和半监督训练，既增强了模型训练量，又能够使模型同时学习到有标签数据和无标签数据的处理能力，还无需额外进行数据标注工作，因此模型训练效率较高，模型泛化能力也得到了提升。并且，该方案可直接对歌曲音频进行处理，无需进行背景音和人声的分离，由此也能提升训练效率和主旋律提取效率。相应地，本申请提供的一种主旋律提取模型训练组件，一种歌声检测方法及组件，也同样具有上述技术效果。

本发明授权主旋律提取模型训练方法及组件，歌声检测方法及组件在权利要求书中公布了：1.一种主旋律提取模型训练方法，其特征在于，包括：从训练集获取有标签歌曲音频帧以及无标签歌曲音频帧；从所述有标签歌曲音频帧中提取有标签音频特征，从所述无标签歌曲音频帧中提取无标签音频特征；所述有标签音频特征和所述无标签音频特征均包括：频谱特征和倒谱特征；将所述有标签音频特征输入有监督学习模块，以对所述有监督学习模块中的目标模型进行有监督训练，并确定相应的有监督损失；将所述有标签音频特征和所述无标签音频特征输入半监督学习模块，以利用所述半监督学习模块对所述目标模型进行半监督训练，并确定相应的半监督损失；基于所述有监督损失和所述半监督损失确定综合损失；所述综合损失为基于所述有监督损失包括的两个损失和所述半监督损失确定的损失；所述两个损失为是否有主旋律的二分类预测结果、主旋律预测结果分别与所述有标签歌曲音频帧的标签之间的损失，所述二分类预测结果和所述主旋律预测结果均为所述有监督学习模块利用所述目标模型处理所述有标签音频特征后得到的预测结果；若所述综合损失收敛，则将当前目标模型确定为主旋律提取模型；否则，基于所述综合损失更新当前目标模型的模型参数，并从所述训练集中另选有标签歌曲音频帧和无标签歌曲音频帧对更新后的目标模型进行迭代训练，直至所述综合损失收敛。

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