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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利模型训练方法、动作姿态生成方法、装置、设备及介质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：CN113221681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202110455733.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权模型训练方法、动作姿态生成方法、装置、设备及介质是由亢祖衡;彭俊清;王健宗设计研发完成，并于2021-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、动作姿态生成方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种模型训练方法、动作姿态生成方法、装置、设备及介质。本发明涉及生物识别技术领域，该方法包括：训练动作姿态生成模型，获取机器人生成动作姿态所对应的语音信息并进行特征提取及特征融合以生成多个融合特征向量；对每个融合特征向量与机器人初始姿态自回归向量进行特征融合以生成控制输入向量；将随机生成的潜在输入向量及控制输入向量输入动作姿态生成模型以生成机器人姿态动作向量；更新预设初始姿态动作向量集中的机器人姿态动作向量，并将预设初始姿态动作向量集作为目标姿态动作向量集，根据目标姿态动作向量集生成机器人动作姿态。本发明实施例可节约动作姿态生成的成本及提高动作姿态生成的效果。

本发明授权模型训练方法、动作姿态生成方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练动作姿态生成模型所需的训练数据集，并对所述训练数据集中的训练数据进行特征提取及第一次特征融合以生成融合特征向量；提取所述训练数据中预设时间段内的姿态动作向量作为姿态自回归向量，并对所述姿态自回归向量及所述融合特征向量进行第二次特征融合以生成控制输入向量；提取所述训练数据中预设时刻的所述姿态动作向量作为姿态输入向量，并将所述姿态输入向量及所述控制输入向量输入流模型以得到输出向量，其中，所述预设时刻为所述预设时间段中结束时刻的下一时刻；基于所述输出向量对所述流模型进行训练以得到所述动作姿态生成模型；其中，所述获取训练动作姿态生成模型所需的训练数据集，并对所述训练数据集中的训练数据进行特征提取及第一次特征融合以生成融合特征向量，包括：获取训练动作姿态生成模型所需的训练数据集，并将所述训练数据集转换为多个预设时间长度的数据片段；对每个所述数据片段中的训练数据进行特征提取以得到语音特征向量、文本特征向量以及声纹特征向量；将所述语音特征向量、所述文本特征向量以及所述声纹特征向量进行拼合操作以生成融合特征向量；所述对每个所述数据片段中的训练数据进行特征提取以得到语音特征向量、文本特征向量以及声纹特征向量，包括：对每个所述数据片段中的语音数据经过分帧加窗后提取梅尔频谱，并将所述梅尔频谱作为语音特征向量；对每个所述数据片段中的文字数据使用Fasttext工具逐帧对文本的词向量进行提取以得到文本特征向量；通过TDNN模型对每个所述数据片段中的所述语音数据进行提取以得到声纹特征向量。

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