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龙图腾网恭喜蚂蚁智信(杭州)信息技术有限公司申请的专利基于语音多任务的模型训练方法和语音多任务处理方法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：CN119580745B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510089613.5，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权基于语音多任务的模型训练方法和语音多任务处理方法是由顾艳梅;王志铭;祝慧佳设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语音多任务的模型训练方法和语音多任务处理方法在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种基于语音多任务的模型训练方法和语音多任务处理方法。首先，获取目标语音信号，并通过预训练的特征提取模型提取目标语音信号中的第一语音特征。然后，通过伪造检测模型对第一语音特征进行处理，得到第一语音伪造概率。接着，基于第一语音伪造概率训练伪造检测模型，训练完成后，冻结伪造检测模型的参数。进一步地，通过声纹识别模型对第一语音特征进行处理，得到第一声纹信息，并基于第一声纹信息对声纹识别模型进行训练。最后，利用训练好的伪造检测模型和声纹识别模型对待处理语音信号进行伪造检测和说话人验证。

本发明授权基于语音多任务的模型训练方法和语音多任务处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语音多任务的模型训练方法，所述方法包括：获取目标语音信号，并通过预训练的特征提取模型提取所述目标语音信号中的第一语音特征；通过伪造检测模型对所述第一语音特征进行处理，得到第一语音伪造概率；基于所述第一语音伪造概率训练所述伪造检测模型，训练完成后，冻结所述伪造检测模型的参数；通过声纹识别模型对所述第一语音特征进行处理，得到第一声纹信息，并基于所述第一声纹信息对所述声纹识别模型进行训练；所述声纹识别模型包括分组卷积网络、特征整合网络、通道增强网络、残差连接网络、第一池化层和第一全连接层；通过所述声纹识别模型对所述第一语音特征进行处理，具体包括：通过所述分组卷积网络对所述第一语音特征按照预设的通道分组策略进行分组卷积操作，得到多个初始特征；通过所述特征整合网络的逐级连接机制将所述多个初始特征进行整合，得到多尺度特征表示；通过所述通道增强网络将所述多尺度特征表示的各特征通道进行加权处理，得到加权特征；通过所述残差连接网络将所述加权特征与所述第一语音特征进行叠加，得到增强特征表示；通过所述第一池化层将所述增强特征表示进行压缩，得到第一特征向量；利用所述第一全连接层对所述第一特征向量进行特征变换，得到所述第一声纹信息。

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