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龙图腾网获悉东风悦享科技有限公司申请的专利一种小样本下CLAHE的声纹网络识别方法、系统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：CN119724197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411967330.8，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权一种小样本下CLAHE的声纹网络识别方法、系统及存储介质是由付浩;熊迹;冷冰;谢辉;蔡营;罗庚;吴广设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小样本下CLAHE的声纹网络识别方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种小样本下CLAHE的声纹网络识别方法、系统及存储介质，所述方法包括：U1.将TIMIT数据集中的语音信号转化为语谱图；U2.对语谱图采用CLAHE算法进行样本扩充；U3.对样本扩充后的语谱图进行图片裁剪，并将裁剪后的图片进行数据升维，得到数据升维后的语谱图的数据信息；U4.将所述数据升维后的语谱图的数据信息输入efficientnet神经网络模型进行训练和学习，得到训练好的efficientnet神经网络。本发明不仅可以弥补说话者样本数量过少，还能改善生成样本质量，而且通过结合efficientNet网络强大的泛化能力实现说话人的精确识别。

本发明授权一种小样本下CLAHE的声纹网络识别方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种小样本下CLAHE的声纹网络识别方法，其特征在于，所述方法包括： U1.将TIMIT数据集中的语音信号转化为语谱图； U2.对语谱图采用CLAHE算法进行样本扩充； U3.对样本扩充后的语谱图进行图片裁剪，并将裁剪后的图片进行数据升维，得到数据升维后的语谱图的数据信息； U4.将所述数据升维后的语谱图的数据信息输入efficientnet神经网络模型进行训练和学习，得到训练好的efficientnet神经网络； U5.基于所述训练好的efficientnet神经网络，输入数据升维后的语谱图的数据信息，对声纹进行识别，得到识别后的声纹的数据信息； 在步骤U4中，所述将所述数据升维后的语谱图的数据信息输入efficientnet神经网络模型进行训练和学习包括： U41.基于所述数据升维后的语谱图的数据信息，构建数据升维后的语谱图的数据集； U42.将所述数据升维后的语谱图的数据集按照比例8:2划分为训练集和测试集，并将训练集划分为部分训练集和验证集； U43.将部分训练集输入efficientnet神经网络进行训练和学习，并采用验证集对网络的参数进行修正，得到训练好的efficientnet神经网络； 所述训练好的efficientnet神经网络的神经元激活函数G为，，其中，r为所述部分训练集，α、β和δ为efficientnet神经网络的神经元因子。

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