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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利音频识别模型的训练方法、装置和存储介质及电子设备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：CN113763934B 。

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：202110593500.0，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权音频识别模型的训练方法、装置和存储介质及电子设备是由林炳怀;王丽园设计研发完成，并于2021-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本音频识别模型的训练方法、装置和存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种音频识别模型的训练方法、装置和存储介质及电子设备。其中，该方法包括：使用第一训练样本集合对待训练的音频识别模型进行训练，得到初始音频识别模型；将第二组音频样本的音频特征输入到初始音频识别模型，得到第一组预测音频识别结果；将第二组音频样本的音频特征输入到不确定性分析模型，得到第一组不确定性分析结果；根据第一组不确定性分析结果，在第一组预测音频识别结果中筛选出可信度满足预设条件的第二组预测音频识别结果。上述方法还可应用在人工智能场景中，具体还涉及语音识别、机器学习等技术。本发明解决了音频识别模型的训练效率较低的技术问题。

本发明授权音频识别模型的训练方法、装置和存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种音频识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 使用第一训练样本集合对待训练的音频识别模型进行训练，得到初始音频识别模型，其中，所述第一训练样本集合包括第一组音频样本以及对所述第一组音频样本进行标注得到的第一组实际音频识别结果，所述初始音频识别模型用于根据输入的音频特征确定预测音频识别； 将第二组音频样本的音频特征输入到所述初始音频识别模型，得到第一组预测音频识别结果，其中，所述第二组音频样本未标注有对应的实际音频识别结果；将所述第二组音频样本的音频特征输入到不确定性分析模型，得到第一组不确定性分析结果，其中，所述第一组不确定性分析结果用于表示所述第一组预测音频识别结果的可信度； 根据所述第一组不确定性分析结果，在所述第一组预测音频识别结果中筛选出可信度满足预设条件的第二组预测音频识别结果，并在所述第二组音频样本中筛选出与所述第二组预测音频识别结果对应的第三组音频样本； 根据所述第三组音频样本以及所述第二组预测音频识别结果，对所述初始音频识别模型进行当前一轮训练，其中，所述初始音频识别模型被设置为经过多轮训练，直到满足预设的收敛条件。

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