本发明公开唤醒词检测模型训练方法、电子设备和存储介质，其中，一种唤醒词检测模型训练方法，包括：为所述唤醒词检测模型提供唤醒词的文本信息作为所述模型的输入；使用修正后的交叉熵损失函数、帧级检测损失函数和序列级检测损失函数作为所述模型的训练标准，其中，所述修正后的交叉熵损失函数用于表征唤醒词与非唤醒词之间的区别，帧级检测中的帧级序列通过去重操作后映射至所述序列级检测中的序列级序列。本申请实施例不仅能充分利用到大量的已有数据，大大提高了模型的鲁棒性。此外，本方案还能在训练过程中随机自定义各种唤醒词，并且通过我们提出的检测Loss进行更好的约束。能够使得我们获得一个鲁棒性好且易用的模型。