[发明专利]一种基于深度神经网络的语音关键词识别方法及装置在审
| 申请号： | 201511016642.1 | 申请日： | 2015-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN105679316A | 公开（公告）日： | 2016-06-15 |
| 发明（设计）人： | 闫振雷;魏磊磊 | 申请（专利权）人： | 深圳微服机器人科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16;G10L15/02;G10L15/22;G10L25/24;G10L25/54 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 王术兰 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区粤海*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于深度神经网络的语音关键词识别方法及装置，该方法包括：对待识别语音进行分帧得到多个语音帧；对每个语音帧进行特征提取，得到每个语音帧的梅尔倒谱特征系数MFCC序列；并行将每个语音帧的MFCC序列输入到预设的深度神经网络模型，分别计算每个语音帧的MFCC序列在预设的深度神经网络模型的输出层的每个神经单元下的后验概率，将输出层的每个神经单元下的后验概率组成多个语音帧对应的后验概率序列；监测输出层每个神经单元下的后验概率序列；根据后验概率序列与预设阈值的概率序列的比较结果确定待识别语音的关键词，利用预先训练好的深度神经网络进行语音关键词识别，提高了识别速度，缓解了识别延迟问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 语音 关键词 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于深度神经网络的语音关键词识别方法，其特征在于，包括：对待识别的输入语音进行分帧得到多个语音帧；对每个所述语音帧进行特征提取，得到每个所述语音帧的梅尔倒谱特征系数MFCC序列；并行将每个所述语音帧的MFCC序列输入到预设的深度神经网络模型，分别计算每个所述语音帧的MFCC序列在所述预设的深度神经网络模型的输出层的每个神经单元下的后验概率，将所述输出层的每个神经单元下的后验概率组成所述多个语音帧对应的后验概率序列，其中，输出层的每个神经单元对应一个关键词；监测输出层每个神经单元下的所述后验概率序列；根据所述后验概率序列与预设阈值的概率序列的比较结果确定所述待识别的输入语音的关键词。
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