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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利机器学习模型的混合客户端-服务器联邦学习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：CN116670756B 。

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：202180088341.7，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权机器学习模型的混合客户端-服务器联邦学习是由弗朗索瓦丝·博费;安德鲁·哈德;斯瓦鲁普·因德拉拉马斯瓦米;奥姆·迪帕克巴伊·塔卡尔;拉吉夫·马修斯设计研发完成，并于2021-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习模型的混合客户端-服务器联邦学习在说明书摘要公布了：本文中公开的实现方式涉及基于在对应客户端设备和远程系统处生成的多个梯度的机器学习“ML”模型的联邦学习。对应客户端设备的多个处理器能够使用多个对应设备上ML模型处理在对应客户端设备本地生成的客户端数据，以生成对应预测输出，基于对应预测输出生成对应客户端梯度，并且将该对应客户端梯度传输到远程系统。远程系统的多个处理器能够使用多个全局ML模型处理从多个远程数据库获得的远程数据，以生成附加对应预测输出，基于该附加对应预测输出生成对应远程梯度。此外，远程系统能够利用对应客户端梯度和对应远程梯度来更新多个全局ML模型或其权重。能够将更新后的多个全局ML模型和或其更新后的权重传输回对应客户端设备。

本发明授权机器学习模型的混合客户端-服务器联邦学习在权利要求书中公布了：1.一种由一个或多个处理器实现的用于机器学习模型的联邦学习的方法，所述方法包括： 从多个对应客户端设备接收多个客户端梯度，其中，所述多个客户端梯度中的每一个基于处理对应音频数据在所述多个对应客户端设备中的给定一个对应客户端设备本地生成，所述对应音频数据捕获所述多个对应客户端设备中的给定一个对应客户端设备的对应用户的对应口头话语的至少一部分； 生成多个远程梯度，其中，生成所述多个远程梯度中的每一个包括： 获得附加音频数据，所述附加音频数据捕获附加用户的附加口头话语的至少一部分； 使用远程存储在远程系统的全局ML模型处理所述附加音频数据以生成附加预测输出；以及 基于将所述附加预测输出与对应于所述附加音频数据的地面实况输出进行比较，生成附加梯度以包括在所述多个远程梯度中； 从所述多个客户端梯度中选择客户端梯度的集合，其中，选择所述客户端梯度的集合包括： 基于所述多个客户端梯度中的一个或多个是特定类型的梯度，选择所述多个客户端梯度中的一个或多个以包括在所述客户端梯度的集合中； 从所述多个远程梯度中选择附加远程梯度的集合； 利用所述客户端梯度的集合和所述附加远程梯度的集合来更新所述全局ML模型的权重，从而提供更新后的全局ML模型； 确定用于传输更新后的全局ML模型和或所述全局ML模型的更新后的权重的一个或多个条件是否被满足； 响应于所述一个或多个条件被满足而向所述多个客户端设备中的一个或多个传输更新后的全局ML模型和或所述全局ML模型的更新后的权重； 由客户端设备的一个或多个客户端处理器： 接收更新后的全局ML模型和或所述全局ML模型的更新后的权重； 使用更新后的全局ML模型和或所述全局ML模型的更新后的权重来基于在所述客户端设备处识别的附加客户端数据来做出至少一个预测。

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