[发明专利]一种信号处理方法及装置

权利要求书

1.一种信号处理方法，其特征在于，包括：

通过麦克风采集检测声音信号；

通过目标网络模型识别所述检测声音信号属于每类信号的概率；

将所述检测声音信号归类至所述概率最大的信号类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过麦克风采集训练声音信号；

使用所述训练声音信号训练初始网络模型，获得目标网络模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述训练声音信号中每个声音信号划分为长度相同的信号，获得划分训练信号；

所述使用所述训练声音信号训练初始网络模型，获得目标网络模型包括：

使用所述划分训练信号训练初始网络模型，获得目标网络模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述检测声音信号划分为长度相同的信号，获得分段信号，所述分段信号中每个信号与所述划分训练信号中每个信号的长度相同；

所述通过目标网络模型识别所述检测声音信号属于每类信号的概率包括：

将所述分段信号输入目标网络模型，获得所述检测声音信号属于每类信号的概率。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

从所述训练声音信号中的每个声音信号中选取部分信号；

所述将所述训练声音信号中每个声音信号划分为长度相同的信号，获得划分训练信号包括：

将所述部分信号中每个信号划分为长度相同的信号，获得划分训练信号。

6.一种信号处理装置，其特征在于，包括：

第一采集单元，用于通过麦克风采集检测声音信号；

识别单元，用于通过目标网络模型识别所述第一采集单元采集的检测声音信号属于每类信号的概率；

归类单元，用于将所述第一采集单元采集的检测声音信号归类至所述识别单元识别出的概率最大的信号类。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二采集单元，用于通过麦克风采集训练声音信号；

训练单元，用于使用所述第二采集单元采集的训练声音信号训练初始网络模型，获得目标网络模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述装置还包括：

第一划分单元，用于将所述第二采集单元采集的训练声音信号中每个声音信号划分为长度相同的信号，获得划分训练信号；

所述训练单元，具体用于使用所述第一划分单元获得的划分训练信号训练初始网络模型，获得目标网络模型。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二划分单元，用于将所述第一采集单元采集的检测声音信号划分为长度相同的信号，获得分段信号，所述分段信号中每个信号与所述划分训练信号中每个信号的长度相同；

所述识别单元，具体用于将所述第二划分单元获得的分段信号输入目标网络模型，获得所述检测声音信号属于每类信号的概率。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

选取单元，用于从所述第二采集单元采集的训练声音信号中的每个声音信号中选取部分信号；

所述第一划分单元，具体用于将所述选取单元选取的部分信号中每个信号划分为长度相同的信号，获得划分训练信号。