北京有竹居网络技术有限公司文仕学获国家专利权
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龙图腾网获悉北京有竹居网络技术有限公司申请的专利语音活动检测模型生成方法、装置、介质及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116312619B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310087996.3，技术领域涉及：G10L25/30；该发明授权语音活动检测模型生成方法、装置、介质及电子设备是由文仕学;马泽君设计研发完成，并于2023-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本语音活动检测模型生成方法、装置、介质及电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种语音活动检测模型生成方法、装置、介质及电子设备，方法包括：获取语音样本数据集，其中，语音样本数据集中包括语音样本帧和语音样本帧对应的样本标签；将语音样本帧输入到语音活动检测模型，得到语音活动检测模型输出的与语音样本帧对应的语音概率结果；根据预设的损失函数、语音样本数据集中语音样本帧的对应的语音概率结果和样本标签，确定损失值，其中，损失函数包括第一损失函数，第一损失函数为F1分数的光滑近似的相反数；根据损失值，调整语音活动检测模型的模型参数，直至评估语音活动检测模型的训练的参数满足预设条件，以得到语音活动检测模型，提高了语音活动检测模型在实际应用中的效果。
本发明授权语音活动检测模型生成方法、装置、介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种语音活动检测模型生成方法，其特征在于，包括： 获取语音样本数据集，其中，所述语音样本数据集中包括语音样本帧和所述语音样本帧对应的样本标签； 将所述语音样本帧输入到语音活动检测模型，得到所述语音活动检测模型输出的与所述语音样本帧对应的语音概率结果； 根据预设的损失函数、所述语音样本数据集中语音样本帧的对应的语音概率结果和样本标签，确定损失值，其中，所述损失函数包括第一损失函数，所述第一损失函数为F1分数的光滑近似的相反数，所述F1分数的光滑近似满足连续可导； 根据所述损失值，调整所述语音活动检测模型的模型参数，直至评估所述语音活动检测模型的训练的参数满足预设条件，以得到语音活动检测模型。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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