[发明专利]一种基于深度学习的狗叫情感识别方法及装置有效
| 申请号： | 201610709581.5 | 申请日： | 2016-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN106340309B | 公开（公告）日： | 2019-11-12 |
| 发明（设计）人： | 居一;刘美丽;刘家铭 | 申请（专利权）人： | 上海索洛信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G10L25/63 | 分类号： | G10L25/63;G10L25/30;G10L25/24;G10L17/26 |
| 代理公司： | 北京盛凡智荣知识产权代理有限公司 11616 | 代理人： | 梁永昌 |
| 地址： | 201100 上海市闵*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的狗叫情感识别方法，包括：基于狗的叫声设计叫声存储层、端点检测层、带注意力模块的前馈深度神经网络模型、卷积神经网络模型、线性集成模型；叫声信号经存储、端点检测后计算MFCC特征，训练带注意力模块的前馈深度神经网络模型，判断狗叫声和非狗叫声；计算狗叫信号的MFCC特征和Mel Filterbank特征，交叉输入训练带注意力模块的前馈深度神经网络模型和卷积神经网络模型，将产生的四个模型线性集成，识别狗叫的十种情感，并将结果可视化。此外，本发明还提供了一种基于深度学习的狗叫情感识别转装置，本装置可以实时监测狗叫的感情变化，且能够远程显示其感情状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 情感 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的狗叫情感识别方法，其特征在于，包括：基于狗的叫声设计叫声存储层、叫声信号端点检测层、带注意力模块的前馈深度神经网络模型、卷积神经网络模型、线性集成模型；叫声语音信号经存储、声音端点检测后计算MFCC特征，训练带注意力模块的前馈深度神经网络模型，判断狗叫声和非狗叫声；计算狗叫信号的MFCC特征和Mel Filterbank特征，交叉输入训练带注意力模块的前馈深度神经网络模型和卷积神经网络模型，将产生的四个模型线性集成，识别狗叫的十种情感，并将结果可视化。
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