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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声纹识别模型训练方法、装置、移动终端及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：CN111783939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202010469636.6，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权声纹识别模型训练方法、装置、移动终端及存储介质是由洪国强;肖龙源;李稀敏;刘晓葳;叶志坚设计研发完成，并于2020-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本声纹识别模型训练方法、装置、移动终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种声纹识别模型训练方法、装置、移动终端及存储介质，该方法包括：控制xvector声纹识别模型对训练数据进行特征提取，获得训练特征向量，通过第一全连接层对训练特征向量进行类型识别得到预设特征向量和动态数字特征向量；将预设特征向量和动态数字特征向量分别对应输入第二全连接层和第三全连接层；对第二全连接层和第三全连接层进行损失计算得到第一损失概率和第二损失概率，根据第一损失概率和第二损失概率对第二全连接层和第三全连接层进行训练。本发明通过根据预设特征向量对第二全连接层进行训练，并控制动态数字特征向量对第三全连接层进行训练的设计，提高了模型训练后xvector声纹识别模型对文本半相关的识别效果。

本发明授权声纹识别模型训练方法、装置、移动终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种声纹识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据，并将所述训练数据输入xvector声纹识别模型；其中，所述训练数据包括预设数据和动态数字数据，所述预设数据包括文字数据或语音数据； 基于所述xvector声纹识别模型对所述训练数据进行特征提取，所述xvector声纹识别模型包括TDNN网络、池化层、第一全连接层、第二全连接层和第三全连接层，所述第二全连接层和所述第三全连接层共用所述xvector声纹识别模型中的所述TDNN网络、所述池化层和所述第一全连接层； 获得训练特征向量，并将所述训练特征向量输入第一全连接层； 通过所述第一全连接层对所述训练特征向量进行类型识别，得到预设特征向量和动态数字特征向量； 将所述预设特征向量和所述动态数字特征向量分别对应输入第二全连接层和第三全连接层，所述第二全连接层和所述第三全连接层均对应一个输出； 使用损失计算层对所述第二全连接层和所述第三全连接层的输出分别进行损失计算，得到第一损失概率和第二损失概率； 根据所述第一损失概率对所述第二全连接层进行训练，并根据所述第二损失概率对所述第三全连接层进行训练，直至所述第二全连接层和所述第三全连接层的输出收敛。

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