科大讯飞(上海)科技有限公司章瀚逸获国家专利权
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龙图腾网获悉科大讯飞(上海)科技有限公司申请的专利多模态特征对齐方法、模型训练方法及相关装置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：CN117034188B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310816183.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权多模态特征对齐方法、模型训练方法及相关装置是由章瀚逸;张为泰;刘俊华设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本多模态特征对齐方法、模型训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提出一种多模态特征对齐方法、模型训练方法及相关装置，方法包括：对模态数据进行编码操作，得到第一模态编码特征；利用预先确定的多模态特征对齐参数，对第一模态编码特征在表征空间上进行多模态特征对齐，得到模态数据对应的模态对齐特征；多模态特征对齐参数，是通过特征类型判别训练而确定的，其中，特征类型判别训练，以使得按照多模态特征对齐参数，对样本语音特征和样本文本特征进行特征对齐后，无法准确判别得到模态对齐特征的特征类型，为目标。本方案能够利用多模态特征对齐参数实现不同模态特征在表征空间上的对齐，从而提升下游任务模型的性能。
本发明授权多模态特征对齐方法、模型训练方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种多模态特征对齐方法，其特征在于，包括： 对模态数据进行编码操作，得到第一模态编码特征；其中，所述模态数据包括：语音数据和或文本数据； 利用预先确定的多模态特征对齐参数，对所述第一模态编码特征在表征空间上进行多模态特征对齐，得到所述模态数据对应的模态对齐特征；其中，所述模态对齐特征具备文本相关的上下文信息表征能力和语音相关的序列信息表征能力； 所述多模态特征对齐参数，是通过特征类型判别训练而确定的，其中，所述特征类型判别训练，以使得按照所述多模态特征对齐参数，对样本语音特征和样本文本特征进行特征对齐后，无法准确判别得到模态对齐特征的特征类型，为目标；所述样本语音特征是将样本语音编码特征中的至少一个特征元素替换为样本文本编码特征中的特征元素得到的，所述样本文本特征是将样本文本编码特征中的至少一个特征元素替换为样本语音编码特征中的特征元素得到的。
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