平安科技(深圳)有限公司贺亚运获国家专利权
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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于强化学习的声纹模型优化方法、装置、设备及介质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：CN120299461B 。
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：202510493314.8，技术领域涉及：G10L17/04；该发明授权基于强化学习的声纹模型优化方法、装置、设备及介质是由贺亚运;彭俊清;王健宗设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于强化学习的声纹模型优化方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，可应用于金融科技、医疗健康等业务系统平台中，公开了基于强化学习的声纹模型优化方法、装置、设备及介质，包括：采集声纹模型的历史识别案例构建优化数据集；随机初始化策略网络，从优化数据集中采样音频数据输入到声纹模型中按初始化策略进行声纹识别，得到识别结果与奖励值；根据识别结果与奖励值计算优势函数，基于优势函数对策略网络进行参数更新；根据策略网络更新前后的参数对包含KL散度项的目标函数进行优化；循环执行上述过程直到获得最优的策略网络；基于最优的策略网络控制声纹模型按最优策略进行声纹识别，以优化识别结果。通过强化学习与KL散度约束实现对声纹模型的可靠优化，提高声纹模型的识别准确性。
本发明授权基于强化学习的声纹模型优化方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的声纹模型优化方法，其特征在于，包括： 采集声纹模型的历史识别案例，根据所述历史识别案例构建优化数据集； 随机初始化策略网络，从所述优化数据集中采样音频数据输入到所述声纹模型中，控制所述声纹模型按初始化策略进行声纹识别，得到每个样本的识别结果与对应的奖励值； 根据所述每个样本的识别结果与奖励值计算优势函数，基于所述优势函数对所述策略网络进行参数更新； 根据所述策略网络更新前后的参数对预先构建的目标函数进行优化，所述目标函数中包括用于约束策略更新幅度的KL散度项； 循环执行上述采样音频数据进行声纹识别以及策略更新的过程，直到所述目标函数满足预设条件时获得最优的策略网络； 基于所述最优的策略网络，控制所述声纹模型按最优策略进行声纹识别，以优化识别结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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