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申请/专利权人：中国电信股份有限公司
摘要：本申请揭示了一种网络模型的训练方法、语音对象的性别识别方法及装置，该方法包括：获取语音样本数据集中包含的语音样本对的声学特征，语音样本对包括正语音样本对和负语音样本对；将各语音样本对的声学特征输入网络模型中，得到各语音样本对中包含的语音样本的性别特征；根据正语音样本对中包含的语音样本的性别特征确定第一损失函数的损失值，以及根据负语音样本对中包含的语音样本的性别特征确定第二损失函数的损失值；以第一损失函数的损失值变大且第二损失函数的损失值变小为目标训练网络模型，直至根据训练后的网络模型确定出的第一损失函数的损失值与第二损失函数的损失值之和小于预设损失阈值。本申请提高了网络模型的训练效率。
主权项：1.一种网络模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：根据多种数据增强技术对语音样本数据集中包含的语音样本进行数据增强处理，得到各语音样本的多个增强语音；从同一语音样本对应的多个增强语音中选取两个增强语音作为正语音样本对，并从两个不同语音样本对应的多个增强语音中各选取一个增强语音作为负语音样本对；基于所述正语音样本对和所述负语音样本对得到所述语音样本数据集中包含的语音样本对；获取语音样本数据集中包含的语音样本对的声学特征，所述语音样本对包括正语音样本对和负语音样本对，所述正语音样本对分别选自同一无标签语音样本数据增强后的增强语音，所述负语音样本对中的两语音样本分别选自不同无标签语音样本数据增强后的增强语音；将各语音样本对的声学特征输入所述网络模型中，得到各语音样本对中包含的语音样本的性别特征；根据所述正语音样本对中包含的语音样本的性别特征确定第一损失函数的损失值，以及根据所述负语音样本对中包含的语音样本的性别特征确定第二损失函数的损失值；以所述第一损失函数的损失值变大且所述第二损失函数的损失值变小为目标训练所述网络模型，直至根据训练后的网络模型确定出的所述第一损失函数的损失值与所述第二损失函数的损失值之和小于预设损失阈值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电信股份有限公司 网络模型的训练方法、语音对象的性别识别方法及装置
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