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龙图腾网获悉思必驰科技股份有限公司申请的专利基于跳跃记忆网络的语音分离模型训练方法及系统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：CN115910093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211573044.4，技术领域涉及：G10L21/0272；该发明授权基于跳跃记忆网络的语音分离模型训练方法及系统是由钱彦旻;李晨达;吴逸飞设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跳跃记忆网络的语音分离模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于跳跃记忆网络的语音分离模型训练方法及系统。该方法包括：将由训练语音确定的多段音频特征输入至跳跃记忆网络中用于段处理的长短时记忆元，得到多段音频特征的历史记忆状态；将多段音频特征的历史记忆状态输入至跳跃记忆网络中用于记忆处理的长短时记忆元，输出多段音频特征的预测未来记忆状态；将预准备的多段音频特征的实际未来记忆状态作为训练目标，基于预测未来记忆状态以及训练目标对语音分离模型进行对比预测学习训练，以使训练后的语音分离模型学习因果序列建模能力。本发明实施例训练了模型的因果建模能力，使其在不增加延迟的基础上提高了语音分离性能，同时降低了处理延迟。

本发明授权基于跳跃记忆网络的语音分离模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跳跃记忆网络的语音分离模型训练方法，包括： 将由训练语音确定的多段音频特征输入至所述跳跃记忆网络中用于段处理的长短时记忆元，得到所述多段音频特征的历史记忆状态； 将所述多段音频特征的历史记忆状态输入至所述跳跃记忆网络中用于记忆处理的长短时记忆元，输出所述多段音频特征的预测未来记忆状态； 将预准备的所述多段音频特征的实际未来记忆状态作为训练目标，基于所述预测未来记忆状态以及所述训练目标对所述语音分离模型进行对比预测学习训练，以使训练后的语音分离模型学习因果序列建模能力； 其中，所述用于段处理的长短时记忆元的结构包括：编码器网络、连续长短时记忆元构成的中间网络、解码器网络； 其中，所述将由训练语音确定的多段音频特征输入至所述跳跃记忆网络中用于段处理的长短时记忆元，得到所述多段音频特征的历史记忆状态包括： 基于编码器网络对所述多段音频特征进行特征压缩，得到第一帧率的多段音频特征； 将所述第一帧率的多段音频特征输入至所述连续长短时记忆元构成的中间网络，得到所述第一帧率的多段音频特征的历史记忆状态； 通过所述解码器网络对所述第一帧率的多段音频特征的历史记忆状态进行解码，得到第二帧率的多段音频特征的历史记忆状态，其中，所述第二帧率高于所述第一帧率，以降低所述中间网络计算量。

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