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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利语音唤醒模型的训练、唤醒方法、装置、设备及存储介质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：CN114842855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210356735.2，技术领域涉及：G10L17/22；该发明授权语音唤醒模型的训练、唤醒方法、装置、设备及存储介质是由邹赛赛;陈立;张若曦;贾磊;王海峰设计研发完成，并于2022-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音唤醒模型的训练、唤醒方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种语音唤醒模型的训练、唤醒方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习、语音技术等领域。具体实现方案为：获取创建的语音识别训练数据以及语音唤醒训练数据，首先根据语音识别训练数据对基础模型进行训练，得到模型损失函数收敛时的基础模型的模型参数；随后基于模型配置指令更新基础模型中解码模块的配置参数，得到第一模型；再根据语音唤醒训练数据对第一模型进行训练，在模型损失函数收敛时，获得训练好的语音唤醒模型。上述方案可提升语音唤醒模型训练的收敛速度，基于上述语音唤醒模型对音频数据进行处理分析，可提高识别精度，降低误报率。

本发明授权语音唤醒模型的训练、唤醒方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语音唤醒模型的训练方法，包括： 获取语音识别训练数据，根据所述语音识别训练数据对基础模型进行语音识别训练，得到模型损失函数收敛时的基础模型的模型参数；所述基础模型包括编码模块和解码模块； 响应于用户发起的模型配置指令，基于所述基础模型的模型参数，更新所述基础模型中解码模块的配置参数，得到第一模型； 获取语音唤醒训练数据，根据所述语音唤醒训练数据，对所述第一模型进行语音唤醒训练，得到模型损失函数收敛时的第一模型； 将模型损失函数收敛时的第一模型作为所述语音唤醒模型； 所述响应于用户发起的模型配置指令，基于所述基础模型的模型参数，更新所述基础模型中解码模块的配置参数，得到第一模型，包括： 响应于用户发起的模型配置指令，基于所述基础模型的模型参数，将所述基础模型中所述解码模块的全连接子模块和归一化子模块的输出维度更新为二维，以使得所述第一模型的输出结果包括唤醒和不唤醒两种结果； 所述获取语音唤醒训练数据，包括： 将用户输入的第一音频数据对应的FBank特征、语义标签序列以及唤醒标签，作为所述语音唤醒训练的一组正例数据；所述第一音频数据为包含自定义唤醒词的音频数据； 接收用户输入的第二音频数据，对所述第二音频数据进行特征提取，得到所述第二音频数据对应的FBank特征；所述第二音频数据为不包含所述自定义唤醒词的音频数据； 将所述第二音频数据对应的FBank特征，随机生成的语义标签序列以及不唤醒标签，作为所述语音唤醒训练的一组负例数据；所述随机生成的语义标签序列与所述第二音频数据对应的语义标签序列不同。

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