[发明专利]样本数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种样本数据处理方法，其特征在于，包括：

获取在先小组中各声音样本的第一评价结果，所述第一评价结果是指对所述在先小组内的声音样本进行声音评价的评价值；

根据所述第一评价结果从所述在先小组中选取至少三个所述声音样本作为第一种子样本，任意两个所述第一种子样本的评价值之间的差值满足预设区分度要求，所述预设区分度要求包括：所述差值大于第一阈值且小于第二阈值，所述第一阈值为样本评价值差值最小值与评价因子的和，所述第二阈值为样本评价值差值最大值与评价因子的差，所述评价因子为组内样本按评价值排序后相邻样本的所有差值的平均值的指定倍数；

将所述第一种子样本加入当前小组之后，获取所述当前小组中各声音样本的第二评价结果；所述第二评价结果是指对所述当前小组内的所述声音样本进行声音评价的评价值；

根据所述第一种子样本的第一评价结果和第二评价结果生成所述当前小组的第一映射参数；

根据所述第一映射参数生成所述第二评价结果的第二映射结果。

2.如权利要求1所述的样本数据处理方法，其特征在于，所述根据所述第一映射参数生成所述第二评价结果的第二映射结果之后，还包括：

根据所述第二映射结果从所述当前小组中选取至少三个所述声音样本作为第二种子样本，任意两个所述第二种子样本的评价值之间的差值满足所述预设区分度要求；

将所述第二种子样本加入在后小组之后，获取所述在后小组中各声音样本的第三评价结果；所述第三评价结果是指对所述在后小组内的所述声音样本进行声音评价的评价值；

根据所述第二种子样本的第二映射结果和第三评价结果生成所述在后小组的第二映射参数；

根据所述第二映射参数生成所述第三评价结果的第三映射结果。

3.如权利要求1所述的样本数据处理方法，其特征在于，所述根据所述第一种子样本的第一评价结果和第二评价结果生成所述当前小组的第一映射参数，包括：

通过预设的参数计算模型确定与任意两个第一种子样本对应的至少三组映射参数，每一组映射参数中包含一个比例系数和一个平移调整量，所述参数计算模型为：

Vk+β＝V′；

其中，V为由任意两个第一种子样本的第一评价结果组成的第一向量，V′为由与所述第一向量中的两个第一种子样本的对应的第二评价结果组成的第二向量，k为比例系数，β为平移调整量；

根据预设的选取规则自所有组映射参数中确定最优映射参数，并将所述最优映射参数记录为所述当前小组的第一映射参数。

4.如权利要求3所述的样本数据处理方法，其特征在于，所述根据所述第一映射参数生成所述第二评价结果的第二映射结果，包括：

通过预设的映射公式生成所述第二映射结果，所述映射公式包括：

y＝k′x+β′；

其中，y为第二映射结果，x为第二评价结果，k′为所述最优映射参数的k，所述β′为所述最优映射参数的β。

5.如权利要求1所述的样本数据处理方法，其特征在于，所述预设区分度要求包括：

若所述第一种子样本的个数为三个，则其中一个第一种子样本的评价值小于在先小组中所有声音样本的评价值均值，其中另一个第一种子样本的评价值大于所述评价值均值，最后一个第一种子样本的评价值与所述评价值均值之间的差值，小于在先小组中的任意其他声音样本与所述评价值均值的差值；任意两个第一种子样本的评价值之间的差值符合以下要求：

其中，V_i是为在先小组中第i个声音样本的评价值，0i≤n，n为在先小组中声音样本的个数；V_j是为在先小组中第j个声音样本的评价值，0j≤n；i≠j；为任意两个种子样本的评价值之间的差值，ε为所述评价因子，min|V_i-V_j|表示取|V_i-V_j|的最小值，max|V_i-V_j|表示取|V_i-V_j|的最大值。