[发明专利]基于语音的角色分离方法及装置有效
| 申请号： | 201510744743.4 | 申请日： | 2015-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN106683661B | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 李晓辉;李宏言 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/02 | 分类号： | G10L15/02;G10L15/14;G10L15/18;G10L17/00 |
| 代理公司： | 北京清源汇知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11644 | 代理人： | 冯德魁 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于语音的角色分离方法，包括：从语音信号中逐帧提取特征矢量，得到特征矢量序列；为特征矢量分配角色标签；利用具有角色标签的特征矢量训练深度神经网络DNN模型；根据所述DNN模型和利用特征矢量训练得到的隐马尔科夫模型HMM，判定特征矢量序列对应的角色序列，并输出角色分离结果；其中，所述DNN模型用于根据输入的特征矢量输出对应每个角色的概率，HMM用于描述角色间的跳转关系。本申请同时提供一种基于语音的角色分离装置。本申请提供的上述方法，由于采用了具有强大特征提取能力的DNN模型对说话人角色进行建模，比传统的GMM具有更为强大的刻画能力，对角色的刻画更加精细、准确，因此能够获得更为准确的角色分离结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 语音 角色 分离 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于语音的角色分离方法，其特征在于，包括：从语音信号中逐帧提取特征矢量，得到特征矢量序列；为特征矢量分配角色标签；利用具有角色标签的特征矢量训练深度神经网络DNN模型；根据所述DNN模型和利用特征矢量训练得到的隐马尔科夫模型HMM，判定特征矢量序列对应的角色序列，并输出角色分离结果；其中，所述DNN模型用于根据输入的特征矢量输出对应每个角色的概率，HMM用于描述角色间的跳转关系。
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