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基于多尺度时频图并行输入卷积神经网络的歌声检测方法

摘要

本发明公开一种基于多尺度时频图并行输入卷积神经网络的歌声检测方法。一般基于卷积神经网络的歌声检测算法中,网络输入层是一个二维的时频图矩阵,本发明首先根据音乐信号的多尺度特性,通过调整短时傅里叶变换的窗长,生成不同尺度的多个二维时频图矩阵,然后将这多个时频图以并行多通道的方式送入卷积神经网络,使得卷积神经网络的神经元感受野能同时观察到音乐信号的多个尺度的信息,从而增强神经元的时频图特征提取和分辨能力,提高歌声检测的整体性能。

著录项

  • 公开/公告号CN113627327A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 金陵科技学院;

    申请/专利号CN202110912362.8

  • 发明设计人 桂文明;

    申请日2021-08-10

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构32206 南京众联专利代理有限公司;

  • 代理人蒋昱

  • 地址 210000 江苏省南京市江宁区弘景大道99号

  • 入库时间 2023-06-19 13:12:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-31

    发明专利申请公布后的撤回 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2021109123628 申请公布日:20211109

    发明专利申请公布后的撤回

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