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一种基于深度学习特征连接分析的语音事件提取方法

摘要

本发明提供一种基于深度学习特征连接分析的语音事件提取方法,包括:对用于训练的语音信号文件进行预处理得到训练语图样本文件以及样本标签,并制作成训练数据集;采用训练数据集训练深度学习卷积神经网络模型;对待预测语音信号文件进行预处理得到包含若干待预测语图样本文件的待预测数据集;将待预测数据集输入训练好的深度学习卷积神经网络模型进行预测,并将预测结果拼接为一组特征向量;对特征向量进行特征处理,特征向量中的特征值大于设定阈值即语音事件的位置信息,根据语音事件的位置信息从待预测语音信号文件中提取语音事件。本发明能够在语音信号较弱的情况下依然能够进行识别并提取,并且用特征向量的方式来表达语音信号,其精度高。

著录项

  • 公开/公告号CN113963228A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电信科学技术第五研究所有限公司;

    申请/专利号CN202111071902.0

  • 发明设计人 王珂;王圣川;景亮;蒋波;郭耀川;

    申请日2021-09-14

  • 分类号G06V10/774(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构51214 成都九鼎天元知识产权代理有限公司;

  • 代理人徐静

  • 地址 610021 四川省成都市锦江区大慈寺路22号

  • 入库时间 2023-06-19 13:58:51

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