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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利复杂场景下自监督对抗训练域自适应说话人确认方法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：CN119207433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411305214.X，技术领域涉及：G10L17/08；该发明授权复杂场景下自监督对抗训练域自适应说话人确认方法是由陈增照;郑秋雨;王志锋;汪兵;易宝林设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本复杂场景下自监督对抗训练域自适应说话人确认方法在说明书摘要公布了：本申请属于声纹识别技术领域，具体公开了一种复杂场景下自监督对抗训练域自适应说话人确认方法，包括：获取源域数据集和目标域数据集，目标域数据集是基于源域数据集通过添加噪音获取的无标签数据集；对源域数据集和目标域数据集进行预处理及特征提取，获取源域和目标域分别对应的梅尔频谱特征样本；基于梅尔频谱特征样本对目标模型进行自监督对抗训练；目标模型包括多尺度扩充卷积编码器、说话人分类器和域判别器。本申请通过结合源域和目标域分别对应的梅尔频谱特征样本，对目标模型进行自监督对抗训练，能够同时引入说话人分类损失和域判别损失来减少源域和目标域之间的差异，模型学习到域不变知识，能够面向复杂场景实现精确地说话人识别。

本发明授权复杂场景下自监督对抗训练域自适应说话人确认方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂场景下自监督对抗训练域自适应说话人确认方法，其特征在于，包括： 获取源域数据集和目标域数据集，所述目标域数据集是基于所述源域数据集通过添加噪音获取的无标签数据集； 对所述源域数据集和所述目标域数据集进行预处理及特征提取，获取源域对应的梅尔频谱特征样本以及目标域对应的梅尔频谱特征样本； 基于源域对应的梅尔频谱特征样本以及目标域对应的梅尔频谱特征样本，对目标模型进行自监督对抗训练； 所述目标模型包括多尺度扩充卷积编码器、说话人分类器和域判别器，所述多尺度扩充卷积编码器用于基于梅尔频谱特征样本提取说话人声纹嵌入特征，所述说话人分类器用于基于源域对应的说话人声纹嵌入特征识别说话人，所述域判别器用于判别说话人声纹嵌入特征属于源域或目标域； 所述基于源域对应的梅尔频谱特征样本以及目标域对应的梅尔频谱特征样本，对目标模型进行自监督对抗训练，包括： 输入源域对应的梅尔频谱特征样本以及目标域对应的梅尔频谱特征样本至目标模型，获取所述说话人分类器对应的说话人分类损失以及所述域判别器对应的域判别损失； 基于所述说话人分类损失和所述域判别损失，确定目标损失； 基于所述目标损失，调整所述目标模型的模式参数。

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华中师范大学，其通讯地址为：430079 湖北省武汉市洪山区珞喻路152号；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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