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龙图腾网获悉北京有竹居网络技术有限公司申请的专利模型生成方法、声音事件检测方法、装置、介质及设备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：CN116229942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310267536.9，技术领域涉及：G10L15/02；该发明授权模型生成方法、声音事件检测方法、装置、介质及设备是由何珂鑫;贾少勇;何怡;马泽君设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型生成方法、声音事件检测方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种模型生成方法、声音事件检测方法、装置、介质及设备。方法包括：提取第一样本音频的音频特征，并将音频特征输入声音事件检测模型，得到第一检测结果；根据第一样本音频的第一标注结果和第一检测结果，确定模型的目标损失，目标损失包括交叉熵损失和连续性错误惩罚损失；根据目标损失进行模型参数更新。由于连续性检测错误是造成误识别的主要原因，因此在声音事件检测模型训练过程中，将连续性错误惩罚项作为模型训练过程中的损失函数的一部分，此方法训练出的模型可以在保证高准确率的同时，保持声音事件召回率不降低，即可以在不引入更多漏识别的情况下，极大地减少影响用户体验的误识别，从而提升声音事件检测的精度和用户体验。

本发明授权模型生成方法、声音事件检测方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种声音事件检测模型生成方法，其特征在于，包括： 获取第一样本音频和所述第一样本音频的第一标注结果，其中，所述第一标注结果包括所述第一样本音频中各类声音事件的起止时间； 提取所述第一样本音频的音频特征，并将所述第一样本音频的音频特征输入到声音事件检测模型中，得到第一检测结果，其中，所述第一检测结果包括所述第一样本音频中每一第一音频帧属于各类声音事件的预测概率； 根据所述第一标注结果和所述第一检测结果，确定所述声音事件检测模型的目标损失，其中，所述目标损失包括交叉熵损失和连续性错误惩罚损失，所述连续性错误惩罚损失与所述第一检测结果中连续检测错误的音频帧数呈正相关关系； 根据所述目标损失对所述声音事件检测模型进行模型参数更新； 其中，所述连续性错误惩罚损失通过以下方式确定： 针对每一所述第一音频帧，根据所述第一标注结果，确定该第一音频帧的标注声音事件类别； 确定所述标注声音事件类别的独热码； 针对每一类声音事件，根据该第一音频帧属于该类声音事件的预测概率和该第一音频帧的相邻音频帧属于该类声音事件的预测概率，确定该第一音频帧属于该类声音事件的连续性错误惩罚权重，其中，所述连续性错误惩罚权重与该第一音频帧及其相邻音频帧中连续检测错误的音频帧数呈正相关关系； 根据所述第一检测结果、每一所述连续性错误惩罚权重以及每一所述独热码，确定所述连续性错误惩罚损失。

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