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龙图腾网获悉深圳市大数据研究院;香港中文大学(深圳)申请的专利一种可持续学习的唇语识别模型训练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：CN117315773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202311105378.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种可持续学习的唇语识别模型训练方法及装置是由李海洲;张雪毅;葛檬;王帅设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可持续学习的唇语识别模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种可持续学习的唇语识别模型训练方法及装置。所述方法包括：获取待训练数据、当前任务唇语识别模型和前向任务唇语识别模型的前向任务特征数据、前向任务模型参数数据和前向任务类概率数据；基于待训练数据对当前任务唇语识别模型训练得当前任务唇语识别模型的当前任务特征数据和当前任务类概率数据；基于前向任务特征数据、前向任务类概率数据、当前任务特征数据和当前任务类概率数据计算当前任务唇语识别模型对应的当前任务损失数据；基于当前任务损失数据对当前任务唇语识别模型调参，重复基于待训练数据对当前任务唇语识别模型训练的步骤直至满足训练终止条件得目标任务唇语识别模型。采用本方法能够提高唇语识别的准确性。

本发明授权一种可持续学习的唇语识别模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种可持续学习的唇语识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取当前任务对应的待训练数据和当前任务唇语识别模型，获取前向任务唇语识别模型对应的前向任务特征数据、前向任务模型参数数据和前向任务类概率数据，所述当前任务唇语识别模型基于所述前向任务模型参数数据进行参数初始化； 基于所述待训练数据对当前任务唇语识别模型进行训练，得到当前任务唇语识别模型对应的当前任务特征数据和当前任务类概率数据； 基于所述前向任务特征数据、前向任务类概率数据、当前任务特征数据和当前任务类概率数据，计算当前任务唇语识别模型对应的当前任务损失数据； 基于所述当前任务损失数据，对当前任务唇语识别模型进行调参操作，重复基于所述待训练数据对当前任务唇语识别模型进行训练的步骤，直至满足训练终止条件，得到所述当前任务对应的目标任务唇语识别模型； 其中，所述前向任务特征数据包括前向任务短时视觉特征、前向任务长时视觉特征和前向任务综合特征；所述当前任务特征数据包括当前任务短时视觉特征、当前任务长时视觉特征和当前任务综合特征；所述基于所述前向任务特征数据、前向任务类概率数据、当前任务特征数据和当前任务类概率数据，计算当前任务唇语识别模型对应的当前任务损失数据包括： 基于预设范数函数，计算所述前向任务短时视觉特征和当前任务短时视觉特征对应的第一范数值，以及计算所述当前任务长时视觉特征和前向任务长时视觉特征对应的第二范数值，将所述第一范数值和第二范数值进行融合，得到当前任务唇语识别模型对应的序列蒸馏损失数据； 基于预设熵损失函数，计算所述前向任务综合特征和当前任务综合特征对应的熵损失数据，基于预设散度函数，计算所述前向任务类概率数据和当前任务类概率数据对应的散度损失数据，将所述熵损失数据和散度损失数据进行融合，得到当前任务唇语识别模型对应的分布蒸馏损失数据； 将所述序列蒸馏损失数据和分布蒸馏损失数据进行融合，得到当前任务唇语识别模型对应的当前任务损失数据。

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深圳市大数据研究院;香港中文大学(深圳)，其通讯地址为：518172 广东省深圳市龙岗区龙城街道龙翔大道2001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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