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龍圖騰網獲悉寧夏電力能源科技有限公司申請的專利模型訓練方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質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：CN119378709B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202411270444.7，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權模型訓練方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質是由侯凱;馬波;王一波;付強;黃鳴宇;柳皓;霍耀佳;郝金鵬;李澤成;張曉;朱建軍設計研發完成，并于2024-09-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種模型訓練方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質。本申請的方法，依次將每個批次的多個樣本數據輸入教師模型，生成每個樣本數據對應的偽標簽；根據偽標簽，確定在每個批次中每個預設類別的第一置信度閾值；根據多個樣本數據、偽標簽、預測結果和第一置信度閾值，生成教師模型對應的第一高置信度樣本數據集和學生模型對應的第二高置信度樣本數據集；基于第一高置信度樣本數據集、第二高置信度樣本數據集、偽標簽和預測結果，確定正損失值和負損失值；基于正損失值和負損失值更新學生模型的參數；基于更新后的學生模型的參數更新教師模型的參數。采用教師?學生模型和動態閾值的思想得到高質量的偽標簽，完成語音識別測試時的自適應。

本發明授權模型訓練方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，其特征在于，包括： 獲取教師模型、學生模型、目標域內的多個批次的多個樣本數據、多個預設類別和預設訓練輪次，其中，樣本數據為目標域內包含噪聲的語音數據； 對于任一訓練輪次，依次將每個批次的多個樣本數據輸入所述教師模型，生成每個樣本數據對應的偽標簽，其中，所述偽標簽為所述教師模型預測的所述每個樣本數據屬于所述多個預設類別的置信度分布； 依次將所述每個批次的多個樣本數據輸入所述學生模型，生成所述每個樣本數據對應的預測結果，其中，所述預測結果為所述學生模型預測的所述每個樣本數據屬于所述多個預設類別的置信度分布； 根據所述偽標簽，確定在所述每個批次中每個預設類別的第一置信度閾值； 根據所述多個樣本數據、所述偽標簽、所述預測結果和所述第一置信度閾值，生成教師模型對應的第一高置信度樣本數據集和學生模型對應的第二高置信度樣本數據集； 基于所述第一高置信度樣本數據集、所述第二高置信度樣本數據集、所述偽標簽和所述預測結果，確定正損失值和負損失值； 基于所述正損失值和所述負損失值更新學生模型的參數； 基于更新后的學生模型的參數更新教師模型的參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人寧夏電力能源科技有限公司，其通訊地址為：750002 寧夏回族自治區銀川市金鳳區黃河東路716號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。