青岛海尔科技有限公司崔振获国家专利权
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龙图腾网获悉青岛海尔科技有限公司申请的专利基于大模型的语音数据处理方法、装置、存储介质及电子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：CN120279893B 。
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：202510768691.8，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权基于大模型的语音数据处理方法、装置、存储介质及电子装置是由崔振;姚一格;栾天祥设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于大模型的语音数据处理方法、装置、存储介质及电子装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大模型的语音数据处理方法、装置、存储介质及电子装置，涉及语音数据处理的技术领域，该方法包括：对已标注数据集的标注数据进行数据扩增操作，得到扩增训练数据集；使用解析模型将扩增训练数据集分类为正样本数据集和负样本数据集，利用正样本数据集和负样本数据集生成偏好优化数据集；根据偏好优化样本的样本权重和解析模型的原始损失函数生成加权损失函数，获取利用加权损失函数完成预设训练目标的数据扩增模型，并使用数据扩增模型对新输入的文本数据进行数据扩增，得到目标扩增数据集，采用上述技术方案，解决了已有数据扩增方法所得到的数据质量偏低的技术问题。
本发明授权基于大模型的语音数据处理方法、装置、存储介质及电子装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的语音数据处理方法，其特征在于，包括： 对已标注数据集的标注数据进行数据扩增操作，得到扩增训练数据集，其中，所述标注数据通过拾音设备采集得到； 使用解析模型将所述扩增训练数据集分类为正样本数据集和负样本数据集，利用所述正样本数据集和所述负样本数据集生成偏好优化数据集，所述偏好优化数据集中的一个偏好优化样本包括基于所述标注数据生成的提示词、负样本和正样本，且每条负样本对应多条正样本，所述正样本表示期望所述解析模型生成的文本，所述负样本表示不期望所述解析模型生成的样本，所述解析模型为对初始大语言模型进行识别训练后的模型； 根据偏好优化样本的样本权重和所述解析模型的原始损失函数生成加权损失函数，获取利用所述加权损失函数完成预设训练目标的数据扩增模型，并使用所述数据扩增模型对新输入的文本数据进行数据扩增，得到目标扩增数据集。
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