[发明专利]一种基于声纹识别的智能推荐方法及装置在审

专利信息
申请号: 201710807173.8 申请日: 2017-09-08
公开(公告)号: CN107656983A 公开(公告)日: 2018-02-02
发明(设计)人: 石忠民;徐叶强;钟力;陈应杨 申请(专利权)人: 广州索答信息科技有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;G06N5/02;G10L17/00;G10L17/02;G10L17/04;G10L25/24
代理公司: 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙)44288 代理人: 李天星,彭成
地址: 510663 广东省广州市广州高新技术产业*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 声纹 识别 智能 推荐 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种基于声纹识别的智能推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:

声音采集步骤:获取采集到的声音信息并根据声音信息以得声纹特征;

声纹比对步骤:将所述声纹特征与存储的样本声纹特征集进行匹配,所述样本声纹特征集是所述终端的所有合法用户的声纹特征;

属性抽取步骤:对获取到的声音信息进行属性抽取以得属性特征词;

推荐生成步骤:根据属性特征词以及用户知识库以得用户推荐列表,所述用户知识库包括用户交互数据和知识型信息。

2.如权利要求1所述的基于声纹识别的智能推荐方法,其特征在于,在声音采集步骤中对采集到的声音信息进行预处理,所述预处理步骤具体包括以下子步骤:

取样步骤:将采集到的声音信息进行等间隔取样以得取样信息;

离散步骤:将取样信息波形的幅度值离散化以得离散化信息;

预加重步骤:对离散化信息进行预加重处理;

分帧步骤:将预加重后离散化信息进行分帧处理以得分帧信息;

加窗步骤:对分帧信息进行加窗处理。

3.如权利要求2所述的基于声纹识别的智能推荐方法,其特征在于,在所述声音采集步骤中,对预处理后的声音信息在Mel频率域上提取倒谱系数以得第i帧信号的MFCC系数,该MFCC系数即为声音信号的声纹特征。

4.如权利要求1-3中任意一项所述的基于声纹识别的智能推荐方法,其特征在于,在所述声纹比对步骤中:所述样本声纹特征集构建具体包括以下步骤:

获取到所有合法用户的样本声音;

通过GMM-UBM方法建立样本声纹特征集。

5.如权利要求1-3中任意一项所述的基于声纹识别的智能推荐方法,其特征在于,所述推荐生成步骤具体包括以下子步骤:

根据属性特征词获取相应的查询项目;

获取与查询项目相关用户知识内容,所述用户知识内容包括所有合法用户的交互信息、知识型信息以及当前时间信息;

通过协同过滤推荐算法生成相应的用户推荐列表。

6.一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现以下步骤:

声音采集步骤:获取采集到的声音信息并根据声音信息以得声纹特征;

声纹比对步骤:将所述声纹特征与存储的样本声纹特征集进行匹配,所述样本声纹特征集是所述终端的所有合法用户的声纹特征;

属性抽取步骤:对获取到的声音信息进行属性抽取以得属性特征词;

推荐生成步骤:根据属性特征词以及用户知识库以得用户推荐列表,所述用户知识库包括用户交互数据和知识型信息。

7.如权利要求6所述的电子设备,其特征在于,在声音采集步骤中对采集到的声音信息进行预处理,所述预处理步骤具体包括以下子步骤:

取样步骤:将采集到的声音信息进行等间隔取样以得取样信息;

离散步骤:将取样信息波形的幅度值离散化以得离散化信息;

预加重步骤:对离散化信息进行预加重处理;

分帧步骤:将预加重后离散化信息进行分帧处理以得分帧信息;

加窗步骤:对分帧信息进行加窗处理。

8.如权利要求7所述的电子设备,其特征在于,在所述声音采集步骤中,对预处理后的声音信息在Mel频率域上提取倒谱系数以得第i帧信号的MFCC系数,该MFCC系数即为声音信号的声纹特征。

9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任意一项所述的方法。

10.一种基于声纹识别的智能推荐装置,其特征在于,包括以下模块:

声音采集模块:用于获取采集到的声音信息并根据声音信息以得声纹特征;

声纹比对模块:用于将所述声纹特征与存储的样本声纹特征集进行匹配,所述样本声纹特征集是所述终端的所有合法用户的声纹特征;

属性抽取模块:用于对获取到的声音信息进行属性抽取以得属性特征词;

推荐生成模块:用于根据属性特征词以及用户知识库以得用户推荐列表,所述用户知识库包括用户交互数据和知识型信息。

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