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龙图腾网恭喜厦门快商通科技股份有限公司申请的专利一种自监督学习的声纹识别模型训练方法、装置及可读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：CN114464195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202111591886.8，技术领域涉及：G10L17/04；该发明授权一种自监督学习的声纹识别模型训练方法、装置及可读介质是由张广学;肖龙源;李稀敏;叶志坚设计研发完成，并于2021-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自监督学习的声纹识别模型训练方法、装置及可读介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自监督学习的声纹识别模型训练方法、装置及可读介质，主要是根据实际应用场景获取的数据存在无标签或是标签错误场景，借助优化的自监督学习的声纹识别模型训练方法来有效利用真实场景数据和持续模型优化。优化的自监督学习的声纹识别模型训练方法采用三次分类将训练数据进行分类，并根据声纹识别模型的状态合理选取训练数据进行训练，使声纹识别模型在不同的阶段获取不同的能力，第一次训练和分类使其能够较为准确地区分声纹特征差别较大的数据，第二次训练和分类使其具有能够分辨声纹相似人的特征，第三次训练和分类使模型收敛和保持固定的分类特征网络，有助于声纹识别模型的收敛性和稳定性。

本发明授权一种自监督学习的声纹识别模型训练方法、装置及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种自监督学习的声纹识别模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，在声纹识别模型的至少一代训练过程中使用第一训练数据进行训练，得到训练后的声纹识别模型，并通过所述训练后的声纹识别模型对所述第一训练数据进行相似度计算，得到第一相似度结果，基于所述第一相似度结果将所述第一训练数据分为第二训练数据和第三训练数据，根据所述第一相似度结果的相似度大小排序，并在所述第一训练数据中选取指定间隔距离内的得分的数据作为第二训练数据，其余作为第三训练数据；S2，在所述训练后的声纹识别模型的至少一代训练过程中使用所述第二训练数据进行训练，得到优化后的声纹识别模型，并通过所述优化后的声纹识别模型对所述第一训练数据进行相似度计算，得到第二相似度结果，基于所述第二相似度结果将所述第一训练数据分为第四训练数据和第五训练数据，根据所述第二相似度结果的相似度大小排序，并在所述第一训练数据中选取指定间隔距离内的得分的数据作为第四训练数据，其余作为第五训练数据；S3，从所述第五训练数据抽取一定数量的数据与所述第四训练数据结合为第六训练数据，所述第六训练数据包含三分之一的所述第五训练数据，在所述优化后的声纹识别模型的至少一代训练过程中使用所述第六训练数据进行训练，得到优化训练后的声纹识别模型，并通过所述优化训练后的声纹识别模型对所述第一训练数据进行相似度计算，得到第三相似度结果，基于所述第三相似度结果将所述第一训练数据分为第七训练数据和第八训练数据，根据所述第三相似度结果的相似度大小排序，并在所述第一训练数据中选取指定间隔距离内的得分的数据作为第六训练数据，其余作为第七训练数据；S4，重复步骤S1-S3，将所述第七训练数据作为第一训练数据对所述声纹识别模型进行训练，直至所述声纹识别模型达到预期效果或直至满足训练结束条件。

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