模型训练的方法、声纹确认的方法、系统、设备及介质

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摘要

本发明公开了一种模型训练的方法、声纹确认的方法、系统、设备及介质，其中模型训练的方法，包括以下步骤：获取多个客户的原始音频数据；将所述原始音频数据进行切割拆分成为时序上连续的多段音频数据；对所述音频数据进行端点检测，生成待训练的音频数据；从所述待训练的音频数据中筛选出每个客户对应的三元组音频数据输入卷积神经网络模型中进行训练所述卷积神经网络模型使用的损失函数包括第一损失函数和第二损失函数，所述第一损失函数为二元组损失函数，所述第二损失函数为三元组损失函数。本发明利用两个损失函数既区分说话人之间的差别，又能拉近同一说话人类内的关系，直接实现了端到端的训练和预测。

基本信息

专利标题：

模型训练的方法、声纹确认的方法、系统、设备及介质

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111145761A

申请号：

CN201911374334.4

公开（公告）日：

2020-05-12

申请日：

2019-12-27

授权号：

CN111145761B

授权日：

2022-05-24

发明人：

任君罗超胡泓

申请人：

携程计算机技术（上海）有限公司

申请人地址：

上海市长宁区福泉路99号携程网络技术大楼

代理机构：

上海弼兴律师事务所

代理人：

薛琦

优先权：

CN201911374334.4

主分类号：

G10L17/04

IPC分类号：

G10L17/04 G10L17/18 G10L17/02