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龍圖騰網獲悉北京百度網訊科技有限公司申請的專利音頻檢測模型的訓練方法、裝置和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：CN113988265B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202111277604.7，技術領域涉及：G06N3/084；該發明授權音頻檢測模型的訓練方法、裝置和電子設備是由劉建林;解鑫;許銘;劉穎;袁曉敏;張金義;李飛;徐進設計研發完成，并于2021-10-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本音頻檢測模型的訓練方法、裝置和電子設備在說明書摘要公布了：本公開提供了一種音頻檢測模型的訓練方法、裝置和電子設備，涉及深度學習等人工智能技術領域。具體實現方案為：將目標場景下的多個音頻樣本各自對應的圖像樣本輸入至音頻檢測模型中的主檢測網絡中，得到各音頻樣本對應的預測標簽；鑒于圖像處理模型能夠較好地捕捉圖片的紋理和細節，因此，通過圖像處理模型的網絡參數初始化得到的主檢測網絡也能較好地捕捉音頻樣本對應的圖像的紋理和細節，再結合各音頻樣本對應的預設標簽和預測標簽，更新音頻檢測模型的網絡參數，以訓練最終的音頻檢測模型，可以弱化訓練過程對較少出現的異常情況音頻樣本的依賴，從而提高了訓練得到的音頻檢測模型的準確度。

本發明授權音頻檢測模型的訓練方法、裝置和電子設備在權利要求書中公布了：1.一種音頻檢測模型的訓練方法，包括： 獲取目標場景下的多個音頻樣本，及各音頻樣本對應的預設標簽； 將所述各音頻樣本對應的圖像樣本輸入至音頻檢測模型中的主檢測網絡中，得到所述各音頻樣本對應的預測標簽；其中，所述主檢測網絡的網絡參數是通過圖像處理模型的網絡參數初始化得到的； 根據所述各音頻樣本對應的預設標簽和預測標簽，更新所述音頻檢測模型的網絡參數； 所述音頻檢測模型中還包括時頻圖嵌入網絡和信號嵌入網絡； 所述將所述各音頻樣本對應的圖像樣本輸入至音頻檢測模型中的主檢測網絡中，得到所述各音頻樣本對應的預測標簽，包括： 將所述各音頻樣本分別輸入至所述時頻圖嵌入網絡，得到所述各音頻樣本對應的第一圖像樣本，并將所述各音頻樣本分別輸入至所述信號嵌入網絡，得到所述各音頻樣本對應的第二圖像樣本； 根據所述各音頻樣本對應的第一圖像樣本和第二圖像樣本，得到所述各音頻樣本對應的圖像樣本； 將所述各音頻樣本對應的圖像樣本輸入至音頻檢測模型中的主檢測網絡中，得到所述各音頻樣本對應的預測標簽。

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