[发明专利]角色转换点检测方法及装置、存储介质、电子设备

权利要求书

1.一种角色转换点检测方法，其特征在于，包括：

获取语音信息，并在所述语音信息上按照一预设步长滑动预设大小的傅里叶窗口，以得到所述语音信息的频谱信息；

通过在所述语音信息的频谱信息上按照一滑动步长滑动预设时间窗口获取多个检测窗口和各所述检测窗口的频谱信息；

分别将各所述检测窗口的频谱信息输入至一预测模型中，以使所述预测模型分别输出各所述检测窗口的转换值；其中，所述预测模型是根据具有三层2D卷积层以及一层全连接层的卷积神经网络构建而成的模型；

判断各所述检测窗口的转换值是否满足预设条件，并将满足所述预设条件的检测窗口的中心点确定为角色转换点。

2.根据权利要求1所述的角色转换点检测方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述卷积神经网络构建所述预测模型，其中，所述根据所述卷积神经网络构建所述预测模型包括：

获取多个多样性的语音信息样本，并将所述多个多样性的语音信息样本转化为多个频谱信息样本，其中，各所述多样性的语音信息样本中均包括至少一个所述角色转换点；

通过在各所述频谱信息样本上滑动所述预设时间窗口获取与各所述频谱信息样本对应的多个训练窗口和各所述训练窗口的频谱信息；

根据各所述频谱信息样本中的所述角色转换点，对与各所述频谱信息样本对应的各所述训练窗口的转换值进行标记；

根据与各所述频谱信息样本对应的各所述训练窗口的频谱信息以及各所述训练窗口的转换值，并结合Sigmoid函数对所述卷积神经网络进行训练以得到所述预测模型。

3.根据权利要求2所述的角色转换点检测方法，其特征在于，所述根据各所述频谱信息样本中的所述角色转换点，对与各所述频谱信息样本对应的各所述训练窗口的转换值进行标记包括：

根据各所述频谱信息样本中的所述角色转换点并结合转换值标记公式对与各所述频谱信息样本对应的各所述训练窗口的转换值进行标记，其中，所述转换值标记公式为：

其中，L(i,j)为与第i个所述频谱信息样本对应的第j个所述训练窗口的转换值，τ的取值为0.6，s(i)为第i个所述频谱信息样本中的角色转换点，t(i,j)为与第i个所述频谱信息样本对应的第j个所述训练窗口的中心点。

4.根据权利要求3所述的角色转换点检测方法，其特征在于，所述根据与各所述频谱信息样本对应的各所述训练窗口的频谱信息以及各所述训练窗口的转换值，并结合Sigmoid函数对所述卷积神经网络进行训练以得到所述预测模型包括：

将与各所述频谱信息样本对应的多个所述训练窗口划分为多个训练窗口集合；

根据所述多个训练窗口集合中的各所述训练窗口的频谱信息以及各所述训练窗口集合中的各所述训练窗口的转换值并结合所述Sigmoid函数对所述卷积神经网络进行迭代训练，以获取每次迭代训练后的所述卷积神经网络的各参数的数值；

分别根据每次迭代训练后的所述卷积神经网络的各参数的数值并结合所述卷积神经网络生成多个候选卷积神经网络；

获取多个验证语音信息，并将所述多个验证语音信息转化为多个验证频谱信息；

通过在各所述验证频谱信息上滑动所述预设时间窗口获取与各所述验证频谱信息对应的多个验证窗口和各所述验证窗口的频谱信息；

根据与各所述验证频谱信息对应的多个验证窗口的频谱信息计算各所述候选卷积神经网络的准确度，并将所述准确度最高的所述候选卷积神经网络确定为所述预测模型。

5.根据权利要求1所述的角色转换点检测方法，其特征在于，所述判断各所述检测窗口的转换值是否满足预设条件，并将满足所述预设条件的检测窗口的中心点确定为角色转换点包括：

判断各所述检测窗口的转换值是否大于一预设数值，并将所述转换值大于所述预设数值的检测窗口确定为候选检测窗口；

结合各所述检测窗口的转换值判断所述候选检测窗口的转换值是否为局部最大值，并将所述转换值为所述局部最大值的所述候选检测窗口的中心点确定为角色转换点。