清华大学陶建华获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于内在信息维度的语音大模型连续学习方法及产品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：CN120564703B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511074150.1，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权基于内在信息维度的语音大模型连续学习方法及产品是由陶建华;易江燕设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于内在信息维度的语音大模型连续学习方法及产品在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于内在信息维度的语音大模型连续学习方法及产品，涉及语音鉴别技术领域，首先确定K个语音数据集中每个语音数据的内在信息维度，然后根据第k个语音数据集中语音数据的总数及内在信息维度，确定第k个语音数据集的内在信息维度，根据K个语音数据集各自的内在信息维度，确定待训练模型的模型参数量，再对具有模型参数量的待训练模型进行连续学习，得到用于语音鉴别的语音大模型，最后将待鉴别语音输入语音大模型，得到待鉴别语音的鉴别结果。使用上述方法连续学习得到的语音大模型可以极大的提高对新数据集场景下生成语音的鉴别能力，同时降低对先前数据集场景下的语音类型的检测能力的遗忘。
本发明授权基于内在信息维度的语音大模型连续学习方法及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于内在信息维度的语音大模型连续学习方法，其特征在于，所述方法包括： 确定进行连续学习所使用的K个语音数据集中每个语音数据的内在信息维度，每个语音数据的内在信息维度是描述该语音数据的特征所需的最小维度，所述最小维度中的每个维度包含该语音数据的一部分特征，并且所述最小维度中的每两个维度包含的特征之间无关联；K为大于等于2的整数； 根据第k个语音数据集包含的语音数据的总数，以及第k个语音数据集中每个语音数据的内在信息维度，确定第k个语音数据集的内在信息维度；k为1至K之间的整数； 根据K个语音数据集各自的内在信息维度，确定对所述K个语音数据集进行连续学习的待训练模型的模型参数量； 使用所述K个语音数据集，对具有所述模型参数量的待训练模型进行连续学习，得到用于语音鉴别的语音大模型； 将待鉴别语音输入所述语音大模型，得到所述待鉴别语音的鉴别结果，所述鉴别结果表征所述待鉴别语音是真实语音还是合成语音。
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