[发明专利]融合多种端到端神经网络结构的说话人感冒症状识别方法在审
| 申请号： | 201710146957.0 | 申请日： | 2017-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN107068167A | 公开（公告）日： | 2017-08-18 |
| 发明（设计）人： | 李明;倪志东 | 申请（专利权）人： | 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院;中山大学 |
| 主分类号： | G10L25/66 | 分类号： | G10L25/66;G10L25/30;G10L25/24 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 528300 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种融合多种端到端神经网络结构的说话人感冒症状识别方法，包括以下步骤S1.构建及训练输入为语音，识别网络为卷积神经网络和长短期记忆网络的端到端神经网络A；S2.构建及训练输入为语音频谱，识别网络为卷积神经网络和长短期记忆网络的端到端神经网络B；S3.构建及训练输入为语音频谱，识别网络为卷积神经网络和全连接网络的端到端神经网络C；S4.构建及训练输入为语音MFCC特征/CQCC特征，识别网络为长短期记忆网络的端到端神经网络D；S5.融合以上四种训练好的端到端神经网络进行说话人感冒症状识别。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 多种 端到端 神经网络 结构 说话 感冒 症状 识别 方法 | ||
【主权项】：
融合多种端到端神经网络结构的说话人感冒症状识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.构建及训练输入为语音，识别网络为卷积神经网络和长短期记忆网络的端到端神经网络A；S2.构建及训练输入为语音频谱，识别网络为卷积神经网络和长短期记忆网络的端到端神经网络B；S3.构建及训练输入为语音频谱，识别网络为卷积神经网络和全连接网络的端到端神经网络C；S4.构建及训练输入为语音MFCC特征/CQCC特征，识别网络为长短期记忆网络的端到端神经网络D；S5.融合以上四种训练好的端到端神经网络进行说话人感冒症状识别。
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