谷歌有限责任公司尼尔·泽格多尔获国家专利权
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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利用于音频理解的经学习的音频前端机器学习模型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：CN116490921B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202180067093.8，技术领域涉及：G10L15/02；该发明授权用于音频理解的经学习的音频前端机器学习模型是由尼尔·泽格多尔;奥利维尔·泰布尔;费利克斯·得肖蒙格泰;马尔科·塔利亚萨基设计研发完成，并于2021-10-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于音频理解的经学习的音频前端机器学习模型在说明书摘要公布了：包括在计算机存储介质上编码的计算机程序的方法、系统和装置，用于使用经学习的音频前端机器学习模型来处理音频输入，所述经学习的音频前端机器学习模型处理音频输入以生成音频输入的表示。然后能够由音频理解模型处理该表示，以生成一个或多个音频理解任务中的每个音频理解任务的相应输出。
本发明授权用于音频理解的经学习的音频前端机器学习模型在权利要求书中公布了：1.一种由一个或多个计算机执行的方法，所述方法包括： 获得包括处于第一频率的音频样本序列的音频波形； 使用经机器学习的音频前端模型处理所述音频波形以生成所述音频波形的特征表示，其中，所述特征表示包括处于第二频率的特征序列，并且其中，经机器学习的音频前端模型被配置为： 将具有多个滤波参数的经机器学习的滤波操作应用于所述音频波形，以生成包括处于所述第一频率的滤波特征序列的滤波表示； 将具有多个池化参数的经机器学习的池化操作应用于所述滤波表示，以生成包括处于所述第二频率的池化特征序列的池化表示；以及 将具有多个归一化参数的经机器学习的归一化操作应用于所述池化表示以生成所述特征表示；以及 使用具有多个音频理解参数的音频理解机器学习模型来处理所述特征表示，以生成用于一个或多个音频理解任务中的每个音频理解任务的相应输出， 其中，每个滤波特征具有用于多个通道中的每个通道的相应值，并且其中，应用经机器学习的池化操作包括： 对于每个通道，以大于一的步幅将用于所述通道的相应经学习的低通滤波器应用于所述通道的滤波特征中的值，以生成用于具有所述第二频率的所述通道的池化值的集合，并且 其中，用于每个通道的相应的经机器学习的低通滤波器具有高斯脉冲响应。
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