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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利音頻識別模型的訓練方法、裝置和存儲介質及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113763934B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110593500.0，技術領域涉及：G10L15/06；該發明授權音頻識別模型的訓練方法、裝置和存儲介質及電子設備是由林炳懷;王麗園設計研發完成，并于2021-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本音頻識別模型的訓練方法、裝置和存儲介質及電子設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種音頻識別模型的訓練方法、裝置和存儲介質及電子設備。其中，該方法包括：使用第一訓練樣本集合對待訓練的音頻識別模型進行訓練，得到初始音頻識別模型；將第二組音頻樣本的音頻特征輸入到初始音頻識別模型，得到第一組預測音頻識別結果；將第二組音頻樣本的音頻特征輸入到不確定性分析模型，得到第一組不確定性分析結果；根據第一組不確定性分析結果，在第一組預測音頻識別結果中篩選出可信度滿足預設條件的第二組預測音頻識別結果。上述方法還可應用在人工智能場景中，具體還涉及語音識別、機器學習等技術。本發明解決了音頻識別模型的訓練效率較低的技術問題。

本發明授權音頻識別模型的訓練方法、裝置和存儲介質及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種音頻識別模型的訓練方法，其特征在于，包括： 使用第一訓練樣本集合對待訓練的音頻識別模型進行訓練，得到初始音頻識別模型，其中，所述第一訓練樣本集合包括第一組音頻樣本以及對所述第一組音頻樣本進行標注得到的第一組實際音頻識別結果，所述初始音頻識別模型用于根據輸入的音頻特征確定預測音頻識別； 將第二組音頻樣本的音頻特征輸入到所述初始音頻識別模型，得到第一組預測音頻識別結果，其中，所述第二組音頻樣本未標注有對應的實際音頻識別結果；將所述第二組音頻樣本的音頻特征輸入到不確定性分析模型，得到第一組不確定性分析結果，其中，所述第一組不確定性分析結果用于表示所述第一組預測音頻識別結果的可信度； 根據所述第一組不確定性分析結果，在所述第一組預測音頻識別結果中篩選出可信度滿足預設條件的第二組預測音頻識別結果，并在所述第二組音頻樣本中篩選出與所述第二組預測音頻識別結果對應的第三組音頻樣本； 根據所述第三組音頻樣本以及所述第二組預測音頻識別結果，對所述初始音頻識別模型進行當前一輪訓練，其中，所述初始音頻識別模型被設置為經過多輪訓練，直到滿足預設的收斂條件。

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