[发明专利]体征数据识别方法、装置、电子设备和存储介质有效

专利信息
申请号: 201910888847.0 申请日: 2019-09-19
公开(公告)号: CN110619889B 公开(公告)日: 2022-03-15
发明(设计)人: 刘文龙 申请(专利权)人: OPPO广东移动通信有限公司;上海瑾盛通信科技有限公司
主分类号: G10L25/03 分类号: G10L25/03;G10L25/51;G10L15/16;G10L25/30
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司 44202 代理人: 郝传鑫;熊永强
地址: 523860 广东*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 体征 数据 识别 方法 装置 电子设备 存储 介质
【说明书】:

本申请提供了一种体征数据识别方法、装置、电子设备及存储介质,通过获取用户的语音数据;通过预先训练好的特征提取模型提取所述语音数据的性别年龄特征;通过预先训练好的分类模型确定与所述性别年龄特征对应的所述用户的性别和年龄段。可以直接从语音数据中获取与性别年龄相关的特征进行识别,并且提取到的特征数据更加细化,避免提取到的性别年龄特征丢失,提高体征数据识别的效率。

技术领域

本申请涉及语音识别领域,特别是一种体征数据识别方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着社会的发展,语音识别技术的使用已经越来越普遍,人们可以利用声纹、特定语音完成解锁终端、身份认证、控制设备等操作,在一些场景下,还可以通过语音识别用户的性别和年龄,现有的身份特征识别一般需要建立个性化模型或者性别、年龄识别模型的目标特征数据库,再将待识别语音与模型或数据库进行匹配。但个性化模型以及数据库的建立难以适配所有人的语音,因为目标特征的提取不够抽象,难以涵盖所有人语音特征分布。

发明内容

基于上述问题,本申请提出了基于语音的一种性别年龄识别方法,可以直接从语音数据中获取与性别年龄相关的特征进行识别,并且提取到的特征数据更加细化,避免提取到的性别年龄特征丢失,提高体征数据识别的效率。

本申请第一方面提供了一种体征数据识别方法,所述方法包括:

获取用户的语音数据;

通过预先训练好的特征提取模型提取所述语音数据的性别年龄特征;

通过预先训练好的分类模型确定与所述性别年龄特征对应的所述用户的性别和年龄段。

本申请实施例第二方面提供了一种体征数据识别装置,所述装置包括:

语音获取单元,获取用户的语音数据;

特征提取单元,用于通过预先训练好的特征提取模型提取所述语音数据的性别年龄特征;

性别年龄确定单元,用于通过预先训练好的分类模型确定与所述性别年龄特征对应的所述用户的性别和年龄段。

本申请实施例第三方面提供了一种电子设备,包括应用处理器、输入设备、输出设备和存储器,所述应用处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接,其中,所述存储器用于存储计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述应用处理器被配置用于调用所述程序指令,执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。

本申请实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。

本申请实施例第五方面提供了一种计算机程序产品,其中,上述计算机程序产品包括计算机程序,上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

通过实施上述申请实施例,可以得到以下有益效果:

上述体征数据识别方法、装置、电子设备及存储介质,通过获取用户的语音数据;通过预先训练好的特征提取模型提取所述语音数据的性别年龄特征;通过预先训练好的分类模型确定与所述性别年龄特征对应的所述用户的性别和年龄段。可以直接从语音数据中获取与性别年龄相关的特征进行识别,并且提取到的特征数据更加细化,避免提取到的性别年龄特征丢失,提高体征数据识别的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于OPPO广东移动通信有限公司;上海瑾盛通信科技有限公司,未经OPPO广东移动通信有限公司;上海瑾盛通信科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910888847.0/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top