一种基于长短期记忆模型的人声分割方法及系统

摘要

本发明实施例公开了一种基于长短期记忆模型的人声分割方法及系统，解决了现有的技术中，递归神经网络在处理过长的输入序列时，新的信息会覆盖旧的信息，导致的产生被动遗忘的技术问题。其中方法包括：S1、获取待分割音频，按照第一预设步长和第一预设语音窗长度依次提取所述待分割音频片段的第一声学特征向量；S2、将所述第一声学特征向量依次输入至已训练的长短期记忆模型神经网络中，逐一得到所述第一声学特征向量的d‑vector特征矢量；S3、将所述d‑vector特征矢量转换为第一标签值，并将所述第一标签值之间的差值在预设阈值之内的所述d‑vector对应的待分割音频片段按照时间顺序拼接，得到分割后的单通道人声音频文件。