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声音事件检测模型训练方法及声音事件检测方法

摘要

本申请公开一种声音事件检测模型训练方法,所述声音事件检测模型包括卷积神经网络和循环神经网络,所述方法包括:为所述卷积神经网络的多个卷积层中的至少一个配置下采样层,用于下采样所述卷积神经网络的神经元的时间分辨率;配置所述循环神经网络,用于根据所述卷积神经网络所输出的声音特征信息进行声音事件分类。本申请通过在卷积神经网络进行声音特征信息提取时进行神经元层面的时间分辨率的下采样,从而能够获取事件分界更清晰的声音特征信息,便于后续循环神经网络据此进行声音事件的分类,提高了声音事件分类的准确性,降低了声音事件分类的难度。

著录项

  • 公开/公告号CN110223713A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-09-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 苏州思必驰信息科技有限公司;

    申请/专利号CN201910503277.9

  • 发明设计人 俞凯;丁翰林;

    申请日2019-06-11

  • 分类号G10L25/51(20130101);G10L25/30(20130101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11400 北京商专永信知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人方挺;车江华

  • 地址 215123 江苏省苏州市苏州工业园区新平街388号腾飞创新园14栋

  • 入库时间 2024-02-19 13:45:05

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-08

    实质审查的生效 IPC(主分类):G10L25/51 申请日:20190611

    实质审查的生效

  • 2019-09-10

    公开

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