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龙图腾网恭喜深圳市大数据研究院申请的专利线索语自动识别模型训练方法、装置、存储介质及设备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：CN114445909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202111601585.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权线索语自动识别模型训练方法、装置、存储介质及设备是由刘李设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本线索语自动识别模型训练方法、装置、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明一种线索语自动识别模型训练方法、装置、存储介质及设备，所述方法包括：获取开源的线索语视频数据集，并基于此对服务器模型进行训练；随机选取多个目标客户端，并将服务器模型的当前全局模型参数下发给各个所述目标客户端；接收各目标客户端上传的当前客户端模型参数，并对各当前客户端模型参数进行聚合，并采用聚合后的模型参数对服务器模型进行更新，得到新的服务器模型；重复执行第二和第三步骤，直到服务器模型收敛，以训练得到线索语自动识别模型。本发明能够建立一个基于联邦学习理论框架的带隐私保护的CS自动识别模型，以期促进CS自动识别的研究成果真正走向应用，造福于聋哑人士以及更多有需要的人。

本发明授权线索语自动识别模型训练方法、装置、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种线索语自动识别模型训练方法，其特征在于，应用于服务器当中，所述服务器与多个客户端通讯连接，所述方法包括：S01，获取开源的线索语视频数据集，并采用所述开源的线索语视频数据集对服务器模型进行训练；S02，随机选取多个目标客户端，并将所述服务器模型的当前全局模型参数下发给各个所述目标客户端，以使所述目标客户端基于所述当前全局模型参数和预设训练集对各自的客户端模型进行训练，所述客户端模型和所述服务器模型的架构相同；S03，接收各所述目标客户端上传的当前客户端模型参数，并对各所述当前客户端模型参数进行聚合，并采用聚合后的模型参数对所述服务器模型进行更新，得到新的服务器模型；重复执行步骤S02-步骤S03，直到服务器模型收敛，以训练得到线索语自动识别模型；其中，所述客户端模型和所述服务器模型的架构均包括：自监督增量学习联合模型，用于从数据集当中提取手形特征和嘴唇特征；手位置识别识别模型，用于从数据集当中提取手位置特征；异步异质多模态时序对齐模型，用于基于手形特征、嘴唇特征和手位置特征，对手形和手位置的运动相对于嘴唇运动的超前量进行统计建模与预测，并利用预测得到的超前量在时序上调整手形特征和手位置特征，得到初步时序对齐的手形特征、嘴唇特征和手位置特征；融合模型，用于基于所述初步时序对齐的手形特征、嘴唇特征和手位置特征对线索语的音素类别进行预测识别。

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