【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能算法训练，具体而言涉及一种模型训练方法、装置、电子设备和非易失性可读存储介质。
技术介绍
1、扫地机在工作时，噪声非常大，信噪比非常低，此时用户难以唤醒扫地机，为了解决以上难题，通常会在扫地机中部署算法模型，通过模型处理语音数据，从而实现唤醒，在相关技术中，模型的训练通常采用端到端的模式，但是，端到端的方案对数据依赖性较强，且数据维度较大，影响模型的训练效率。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决或改善现有技术中大数据模型的训练效率较低的技术问题。
2、为此，本专利技术的第一方面提出了一种模型训练方法。
3、本专利技术的第二方面提出了一种模型训练装置。
4、本专利技术的第三方面提出了一种电子设备。
5、本专利技术的第四方面提出了一种非易失性可读存储介质。
6、本专利技术的第五方面提出了一种计算机程序产品。
7、有鉴于此，根据本专利技术的第一方面，本专利技术提出了一种模型训练方法，包括：获取第一...
【技术保护点】
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，将所述第一特征数据输入特征数据修复模型，获取所述特征数据修复模型输出的第二特征数据，包括：
3.根据权利要求2所述的模型训练方法，其特征在于，将所述第一特征数据输入所述特征数据修复模型，以训练所述特征数据修复模型，包括：
4.根据权利要求3所述的模型训练方法，其特征在于，所述音频数据降噪模型、所述特征数据修复模型和所述唤醒模型部署于清洁设备；
5.根据权利要求3所述的模型训练方法，其特征在于，
6.根据权利要求2至5中...
【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，将所述第一特征数据输入特征数据修复模型，获取所述特征数据修复模型输出的第二特征数据，包括：
3.根据权利要求2所述的模型训练方法，其特征在于，将所述第一特征数据输入所述特征数据修复模型，以训练所述特征数据修复模型，包括：
4.根据权利要求3所述的模型训练方法，其特征在于，所述音频数据降噪模型、所述特征数据修复模型和所述唤醒模型部署于清洁设备；
5.根据权利要求3所述的模型训练方法，其特征在于，
6.根据权利要求2至5中任一项所述的模型训练方法，其特征在于，将所述第一音频数据输入所述音频数据降噪模型，获取所述音频数据降噪模型输出的第二音频数据，包括：
7.根据权利要求6所述的模型训...
【专利技术属性】
技术研发人员：张琪，高羽，
申请(专利权)人：美的集团上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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