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龙图腾网获悉维沃移动通信有限公司申请的专利声纹识别模型的训练方法及其装置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：CN119649818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202411772508.3，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权声纹识别模型的训练方法及其装置是由曹俊曦设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本声纹识别模型的训练方法及其装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种声纹识别模型的训练方法及其装置，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取第一音频数据的音频信息，该音频信息包括音频信号和目标声纹特征；基于该音频信号，获取第一STFT特征信息，该第一STFT特征信息包括该第一音频数据的时域特征和频域特征；对该第一STFT特征信息进行特征处理，得到第一特征向量，该第一特征向量表征该第一音频数据的声纹特征；基于该目标声纹特征和该第一特征向量，对第一声纹识别模型进行训练，得到第二声纹识别模型。

本发明授权声纹识别模型的训练方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种声纹识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取第一音频数据的音频信息，所述音频信息包括音频信号和目标声纹特征； 基于所述音频信号，获取第一短时傅里叶变换STFT特征信息，所述第一STFT特征信息包括所述第一音频数据的时域特征和频域特征； 对所述第一STFT特征信息进行特征处理，得到第一特征向量，所述第一特征向量表征所述第一音频数据的声纹特征； 基于所述目标声纹特征和所述第一特征向量，对第一声纹识别模型进行训练，得到第二声纹识别模型； 所述频域特征包括至少一个频率特征，所述对所述第一STFT特征信息进行特征处理，得到第一特征向量，包括： 对所述第一STFT特征信息中的每个频率特征进行权重调整，得到第二STFT特征信息； 对所述第二STFT特征信息中的频率特征进行卷积处理，得到第三STFT特征信息； 基于所述第三STFT特征信息，对所述第一音频数据进行处理，得到所述第一特征向量； 所述对所述第一STFT特征信息中的每个频率特征进行权重调整，得到第二STFT特征信息，包括： 对所述第一STFT特征信息中的每个频率特征进行全局平均池化，得到平均STFT特征信息； 对所述平均STFT特征信息进行频率调整处理，得到所述每个频率特征对应的权重值； 基于所述每个频率特征对应的权重值，对所述第一STFT特征信息中的频率特征进行加权处理，得到所述第二STFT特征信息。

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