[发明专利]一种未接通电话类型识别方法

权利要求书

1.一种未接通电话类型识别方法，其特征在于，包括：

获取未接通的电话录音并提取出未接通类型的关键词，将所述关键词对应的音频切分出来并计算相应的梅尔频率倒谱系数构成训练数据集；

基于卷积神经网络构建未接通类型识别模型；

使用预设算法和所述训练数据集对所述未接通类型识别模型进行训练；

对待识别电话录音进行切分并获取相应的片段的所述梅尔频率倒谱系数，并将所述梅尔频率倒谱系数输入到训练好的所述未接通类型识别模型进行未接通类型的识别。

2.根据权利要求1所述的未接通电话类型识别方法，其特征在于，所述获取未接通的电话录音并提取出未接通类型的关键词，将所述关键词对应的音频切分出来并计算相应的梅尔频率倒谱系数构成训练数据集包括：

将所述电话录音经语音识别转换成相应的文本内容；根据所述文本内容提取用于判断所述电话录音未接通类型的关键词。

3.根据权利要求2所述的未接通电话类型识别方法，其特征在于，所述获取未接通的电话录音并提取出未接通类型的关键词，将所述关键词对应的音频切分出来并计算相应的梅尔频率倒谱系数构成训练数据集还包括：

基于语音识别中的强制对齐算法将所述关键词对应的音频切分出来，并计算梅尔频率倒谱系数组成训练数据集。

4.根据权利要求3所述的未接通电话类型识别方法，其特征在于，所述未接通类型识别模型包括依次连接的二维卷积核、深度特征理解器、平均池化层、全连接层和softmax函数。

5.根据权利要求4所述的未接通电话类型识别方法，其特征在于，所述深度特征理解器的数量为三个。

6.根据权利要求4所述的未接通电话类型识别方法，其特征在于，所述深度特征理解器包括第一管道和第二管道，所述第一管道包括依次连接的第一二维卷积层、第一归一化层、第一ReLU激活函数、第二二维卷积层和第二归一化层；

所述第二管道包括依次连接的第三二维卷积层、第三归一化层和第二ReLU激活函数，经所述第二归一化层和所述第二ReLU激活函数处理后的数据合并后由第三ReLU激活函数处理后输出。

7.根据权利要求1所述的未接通电话类型识别方法，其特征在于，所述使用预设算法和所述训练数据集对所述未接通类型识别模型进行训练包括：

使用交叉熵损失函数进行不同关键词的分类。

8.根据权利要求7所述的未接通电话类型识别方法，其特征在于，所述使用预设算法和所述训练数据集对所述未接通类型识别模型进行训练还包括：

使用随机梯度下降算法进行所述未接通类型识别模型的训练，使用小批量的数据输入方式来优化参数，学习率从0.2开始，每20000步学习率除以10，训练过程中使用0.001的权重衰减和0.3概率的随机遗忘来缓解过拟合。