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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明公开了一种歌手识别模型的训练方法，应用于人工智能技术领域，用于解决歌手识别时“专辑效应”导致识别结果不准确的技术问题。本发明提供的方法包括：获取样本歌曲；将该样本歌曲转换为携带有该歌手标签和该域标签的样本梅尔频谱；通过该特征提取器对该样本梅尔频谱进行特征提取，得到中间样本特征；将该中间样本特征输入至该歌手分类器，得到该歌手分类器的损失；将携该中间样本特征输入至该域分类器，得到该域分类器的损失；根据该歌手分类器的损失、该域分类器的损失以及该歌手识别模型的损失函数计算该待训练的歌手识别模型的损失；当该损失中该歌手分类器的损失最小且该域分类器的损失最大时，得到训练好的歌手识别模型。

主权项：1.一种歌手识别模型的训练方法，其特征在于，待训练的歌手识别模型包括特征提取器、歌手分类器和域分类器，所述方法包括：获取样本歌曲，所述样本歌曲携带有歌手标签和域标签；将所述样本歌曲转换为携带有所述歌手标签和所述域标签的样本梅尔频谱；通过所述特征提取器对所述样本梅尔频谱进行特征提取，得到中间样本特征；将携带有所述歌手标签的所述中间样本特征输入至所述歌手分类器，得到所述歌手分类器的损失；将携带有所述域标签的所述中间样本特征输入至所述域分类器，得到所述域分类器的损失；根据所述歌手分类器的损失、所述域分类器的损失以及所述歌手识别模型的损失函数计算所述待训练的歌手识别模型的损失，所述歌手识别模型的损失函数为： 其中，E表示损失，θf表示所述特征提取器的网络参数，θy表示所述歌手分类器的网络参数，θd表示所述域分类器的网络参数，Ly表示歌手分类器的损失函数，Ld表示域分类器的损失函数，i表示第i个所述样本歌曲，N表示所述样本歌曲的总数，λ表示超参数；当所述损失中所述歌手分类器的损失最小且所述域分类器的损失最大时，得到训练好的歌手识别模型，通过以下方式确定所述损失中所述歌手分类器的损失最小且所述域分类器的损失最大： 其中，表示在已知域分类器的网络参数θd的情况下求所述损失最小时特征提取器的网络参数θf和歌手分类器的网络参数θy，表示在已知特征提取器的网络参数θf和歌手分类器的网络参数λy的情况下求所述损失最大时域分类器的网络参数θd，当和同时成立时，得到训练好的所述歌手识别模型。

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权利要求：

百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 歌手识别模型的训练及歌手识别方法、装置和相关设备