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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于自适应扩充策略的三阶段半监督声纹识别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：CN116543773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310672371.3，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权一种基于自适应扩充策略的三阶段半监督声纹识别方法是由王兴梅;刘菁瀚;杨东梅;张越;张万松设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应扩充策略的三阶段半监督声纹识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应扩充策略的三阶段半监督声纹识别方法，包括：1提出构建三阶段框架的半监督学习方法；2提出基于自适应扩充策略的三阶段半监督声纹识别方法；3完成对基于自适应扩充策略的三阶段半监督声纹识别方法的训练和测试。本发明提出的一种基于自适应扩充策略的三阶段半监督声纹识别方法，能在有标签声纹数据不足时充分利用无标签声纹数据提升声纹识别性能，具有较低的等错误率，表现出一定的有效性。

本发明授权一种基于自适应扩充策略的三阶段半监督声纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应扩充策略的三阶段半监督声纹识别方法，其特征在于，包括步骤： 1提出构建三阶段框架的半监督学习方法； 1.1将对比学习、监督学习以及半监督学习统一在三阶段的半监督学习框架中； 1.2利用模型自身的分类能力在第二阶段结束后预测初始置信度阈值，进行第三阶段的半监督学习； 2提出基于自适应扩充策略的三阶段半监督声纹识别方法； 2.1利用未被置信度阈值选取的无标签数据预测底线阈值； 2.2在基于所述三阶段框架的半监督学习方法基础上，利用自适应扩充策略，根据模型的性能自适应地结合底线阈值调整置信度阈值，以合理扩充无标签数据的选取量，进一步提升模型的声纹识别性能； 3完成对所述基于自适应扩充策略的三阶段半监督声纹识别方法的训练和测试； 3.1利用所述基于自适应扩充策略的三阶段半监督声纹识别方法训练半监督声纹识别模型； 3.2完成训练后模型的性能测试； 所述的步骤2.2具体包括： 第三阶段利用提出的自适应扩充策略，根据模型的性能自适应地结合底线阈值调整置信度阈值，以增加无标签数据的选取量，当模型的性能趋于稳定时，根据初始阈值、底线阈值、当前的训练轮数和总训练轮数自适应调整置信度阈值，使模型在保证高质量的无标签数据前提下逐渐增加无标签数据的选取量，进一步提高无标签数据的利用率。

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哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145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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