[发明专利]特定人群识别方法、电子装置及计算机可读存储介质

说明书

一种特定人群识别方法、电子装置及计算机可读存储介质，通过声音数据判定该声音特征属于哪一类特定人群。其中，该特定人群识别方法包括：通过基于ivector的支持向量子系统中的N种类别的分类器，根据所述变化因子特征确定第一初步预测结果；通过基于ivector的逻辑回归子系统中的N‑1级的逻辑回归分类器，根据所述变化因子特征确定第二初步预测结果；通过语音时态神经网络子系统，根据声音数据的滤波器组特征，对所述声音数据的所属类别进行预测，得到第三初步预测结果；根据预设的权重，所述第一初步预测结果，所述第二初步预测结果以及所述第三初步预测结果进行综合判定，获得所述声音数据的所属类别的综合预测结果。

技术领域

本申请涉及电子技术领域，尤其涉及一种特定人群识别方法、电子装置及计算机可读存储介质。

背景技术

在当下的便携式智能终端里，和机器进行语音交互已经变成了一项不可或缺的功能。随着语音识别技术和自然语言处理技术愈发成熟与完善，更多市场化的智能终端在探索语音交互的可实践性时，也更多的会对不同类别的使用者进行个性化服务，以便提升服务的精准性和用户的产品体验满意度。

以性别和年龄作为区分特征为例，现有技术的做法如下：

通过智能终端的麦克风收集交互人的语音数据；将使用者的语音数据通过智能终端上传至云服务器；由云服务器判断该语音数据属于“男儿童”、“女儿童”、“成年男性”、“成年女性”中的哪一类；云服务器根据该语音数据的类性别标签做出相应的个性化回复，反馈给智能终端，最终和使用者完成一次交互。

现有技术采用单一的支持向量机作为打分器，识别效果欠佳。

发明内容

本申请实施例提供一种特定人群识别方法、电子装置及计算机可读存储介质，用于基于声音进行精确的特定人群识别。

本申请实施例第一方面提供一种特定人群识别方法，包括：

应用于特定人群识别系统，所述系统包括：基于ivector的支持向量子系统，基于ivector的逻辑回归子系统，语音时态神经网络子系统；

方法包括：

获取待识别的声音数据，并提取所述声音数据的变化因子特征；

通过所述基于ivector的支持向量子系统中的N种类别的分类器，根据所述变化因子特征确定第一初步预测结果，所述N为大于一的整数；

通过所述基于ivector的逻辑回归子系统中的N-1级的逻辑回归分类器，根据所述变化因子特征确定第二初步预测结果；

通过所述语音时态神经网络子系统，根据声音数据的滤波器组FilterBank特征，对所述声音数据的所属类别进行预测，得到第三初步预测结果；

根据预设的权重，所述第一初步预测结果，所述第二初步预测结果以及所述第三初步预测结果进行综合判定，获得所述声音数据的所属类别的综合预测结果。

本申请实施例第二方面提供另一种电子装置，包括：

基于ivector的支持向量子系统，基于ivector的逻辑回归子系统，语音时态神经网络子系统以及综合判定单元；

所述基于ivector的支持向量子系统用于基于N种类别的分类器，根据声音数据的变化因子特征确定第一初步预测结果，所述N为大于一的整数；

所述基于ivector的逻辑回归子系统用于基于N-1级的逻辑回归分类器，根据声音数据的变化因子特征确定第二初步预测结果；

所述语音时态神经网络子系统用于根据声音数据的滤波器组FilterBank特征，对所述声音数据的所属类别进行预测，得到第三初步预测结果；