[发明专利]基于卷积神经网络的语音特征匹配方法在审
| 申请号： | 201910638624.9 | 申请日： | 2019-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN110379419A | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 李剑峰 | 申请（专利权）人： | 湖南检信智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16;G10L15/02;G10L15/26 |
| 代理公司： | 北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙) 11411 | 代理人： | 黄冠华 |
| 地址： | 410007 湖南省长沙市雨花区环*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的语音特征匹配方法，包括：S1，预处理，提取音频信号的梅尔谱图，在时域上切割成图像片段，对图像片段做傅里叶变换得到频谱信号；并提取出特征向量；S2，将音频样本的特征向量按照时间顺序排列后进行池化处理形成语音记录文件，并将语音记录文件转换成二值特征序列；S3，语音特征匹配，利用语音查询文件与语音记录文件进行比较，查找出与语音查询文件具有相同内容的语音记录文件。本发明提高了语音识别的准确率，降低了语音识别系统的复杂性，增强了软件健壮性。 | ||
| 搜索关键词： | 语音记录文件 语音特征 匹配 卷积神经网络 特征向量 图像片段 语音查询 预处理 时间顺序排列 语音识别系统 傅里叶变换 频谱信号 特征序列 音频信号 音频样本 语音识别 健壮性 梅尔谱 准确率 池化 时域 切割 查找 转换 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的语音特征匹配方法，其特征在于，包括：S1，预处理，提取音频信号的梅尔谱图，在时域上切割成图像片段，对所述图像片段做傅里叶变换得到频谱信号；并提取出特征向量；S2，将音频样本的特征向量按照时间顺序排列后进行池化处理形成语音记录文件，并将语音记录文件转换成二值特征序列；S3，语音特征匹配，利用语音查询文件与所述语音记录文件进行比较，查找出与语音查询文件具有相同内容的语音记录文件；S4，对匹配的语音记录文件进行分类处理后，解码转换为文本信息，并匹配识别相应的情感分类模板，在完成情感匹配识别后，通过输出设备输出匹配结果内容。
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