广州里工实业有限公司李卫铳获国家专利权
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龙图腾网获悉广州里工实业有限公司申请的专利人形机器人语种识别模型的训练方法及语种识别方法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：CN121260149B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511530271.2，技术领域涉及：G10L15/00；该发明授权人形机器人语种识别模型的训练方法及语种识别方法是由李卫铳;李卫燊设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本人形机器人语种识别模型的训练方法及语种识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人形机器人语种识别模型的训练方法及语种识别方法，其中，该训练方法获取多模态训练样本，所述多模态训练样本包括音频模态样本、口型模态样本和环境模态样本；对所述多模态训练样本进行多层跨模态编码，得到若干个跨模态编码特征，每个所述跨模态编码特征包括声学编码特征、口型编码特征和环境编码特征；对所有所述跨模态编码特征进行跨模态融合，得到第一融合特征；根据所述环境模态样本和所述第一融合特征，对初始化的人形机器人语种识别模型进行参数更新，得到训练好的人形机器人语种识别模型。该训练方法提供一种人形机器人语种识别模型，其有利于提高语种识别的准确性和鲁棒性。本发明涉及智能机器人技术领域。
本发明授权人形机器人语种识别模型的训练方法及语种识别方法在权利要求书中公布了：1.一种人形机器人语种识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多模态训练样本，所述多模态训练样本包括音频模态样本、口型模态样本和环境模态样本； 对所述多模态训练样本进行多层跨模态编码，得到若干个跨模态编码特征，每个所述跨模态编码特征包括声学编码特征、口型编码特征和环境编码特征；第一跨模态特征中的声学编码特征的编码层级，与第二跨模态特征中的声学编码特征的编码层级不同；所述第一跨模态特征为所有所述跨模态编码特征中，任意一个所述跨模态编码特征；所述第二跨模态特征为所有所述跨模态编码特征中，除所述第一跨模态特征之外的任意一个所述跨模态编码特征； 对所有所述跨模态编码特征进行跨模态融合，得到第一融合特征； 根据所述环境模态样本和所述第一融合特征，对初始化的人形机器人语种识别模型进行参数更新，得到训练好的人形机器人语种识别模型。
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