[发明专利]人工耳蜗听觉场景识别方法在审
| 申请号： | 201811276582.0 | 申请日： | 2018-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN109448702A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 樊伟;刘新东;刘根芳;魏清 | 申请（专利权）人： | 上海力声特医学科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/02 | 分类号： | G10L15/02;G10L15/06;G10L15/16;G10L15/26;G10L25/18;G10L25/45 |
| 代理公司： | 上海申浩律师事务所 31280 | 代理人： | 唐佳弟;秦华毅 |
| 地址： | 201318 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 听觉场景 人工耳蜗 特征提取 程序模块 语音处理器 场景 预处理程序模块 预处理 信号处理模块 输出 场景识别 刺激信号 加窗处理 信号处理 音乐场景 语音信号 语音增强 噪声环境 可懂度 概率 分帧 预设 植入 匹配 运算 判定 相符 | ||
1.一种人工耳蜗听觉场景识别方法，其包括如下步骤：(A)预处理程序模块将声音信号进行分帧与加窗处理；(B)特征提取程序模块将预处理后的声音信号进行特征提取；(C)场景识别程序模块将特征提取后的声音信号进行CNN运算，得出各预设场景的概率值，将概率值最大的场景判定为最终场景。
2.如权利要求1所述的人工耳蜗听觉场景识别方法，其特征在于：在步骤A中，该加窗处理使用Hamming窗或Hanning窗。
3.如权利要求2所述的人工耳蜗听觉场景识别方法，其特征在于：Hamming窗：其中，窗长N＝256，帧移取128。
4.如权利要求1所述的人工耳蜗听觉场景识别方法，其特征在于：在步骤B中，该特征向量提取采用MFCC、FBank或语谱图。
5.如权利要求4所述的人工耳蜗听觉场景识别方法，其特征在于：Fbank的特征提取流程：对预处理输出的每一帧声音信号进行FFT变换:X[i,k]＝FFT[xi(m)]；对每一帧FFT后的数据计算谱线能量：E[i,k]＝[xi(k)]2；计算Mel滤波器能量：其中，Hm(k)为Mel滤波器的频率响应，m为Mel滤波器个数，这里取40；取对数运算：Fbank＝log[S(i,m)]。
6.如权利要求1所述的人工耳蜗听觉场景识别方法，其特征在于：在步骤C中，该CNN包括输入层，中间层及输出层，其中，该输入层为声音信号特征构成的二维数据矩阵，该中间层包括卷积输出层，池化输出层以及全连接输出层，该全连接输出层由一个一维数据组成，该池化输出层比该卷积输出层少一个。
7.如权利要求6所述的人工耳蜗听觉场景识别方法，其特征在于：池化处理采用Maxpooling或Meanpooling。
8.如权利要求7所述的人工耳蜗听觉场景识别方法，其特征在于：激活函数使用ReLU、sigmoid、tanh或Logistic，其中，ReLU公式：
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