平安科技(深圳)有限公司张旭龙获国家专利权
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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利一种语音情感模型的训练方法、识别方法及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：CN119049514B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410986655.4，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权一种语音情感模型的训练方法、识别方法及装置是由张旭龙;王健宗;程宁;孙一夫设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种语音情感模型的训练方法、识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种语音情感模型的训练方法、识别方法及装置，其中，所述语音情感模型包括实例级网络框架和簇级网络框架，该训练方法通过获取原始语音的音频数据集；对所述音频数据集进行双分支特征提取，得到双分支特征数据集；将所述双分支特征数据集输入至所述实例级网络框架，得到声学特征表示；将所述双分支特征数据集输入至所述簇级网络框架，得到语音情感分类结果；根据所述声学特征表示和所述语音情感分类结果，对初始化的语音情感模型进行参数更新，得到训练好的语音情感模型。该训练方法可以有效降低语音情感模型进行预测识别所需的算力资源，提高语音情绪识别的效率。本申请涉及语音识别技术领域。
本发明授权一种语音情感模型的训练方法、识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种语音情感模型的训练方法，其特征在于，所述语音情感模型包括实例级网络框架和簇级网络框架，所述实例级网络框架和所述簇级网络框架并联，所述训练方法包括以下步骤： 获取原始语音的音频数据集； 对所述音频数据集进行双分支特征提取，得到双分支特征数据集； 将所述双分支特征数据集输入至所述实例级网络框架，得到声学特征表示，所述声学特征表示用于记录所述原始语音在实例级别上的多个音频特征； 将所述双分支特征数据集输入至所述簇级网络框架，得到语音情感分类结果，所述语音情感分类结果用于记录所述原始语音在簇级别上的多个情感预测类别； 根据所述声学特征表示和所述语音情感分类结果，对初始化的语音情感模型进行参数更新，得到训练好的语音情感模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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