[发明专利]基于卷积神经网络的音频特征生成方法在审
| 申请号： | 201911322936.5 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN110931045A | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 杨利平;陶廉洁;郝峻永;侯振威;彭望 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G10L25/03 | 分类号： | G10L25/03;G10L25/30 |
| 代理公司： | 重庆华科专利事务所 50123 | 代理人： | 康海燕 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于卷积神经网络的音频特征生成方法，首先对声音信号进行预处理和离散傅里叶变换计算声音信号的幅度谱，形成二维谱图信号；然后搭建以上述二维谱图信号为输入的一维卷积神经网络并进行模型训练；最后对待测声音进行预处理和离散傅里叶变换得到二维谱图信号，并将其送入训练好的一维卷积神经网络，通过卷积网络计算，得到输出即为所要生成的音频特征，从而实现声音信号的音频特征生成。本发明相比手工特征提取方法能够减少存储开销，且在有神经网络优化的硬件平台实现最大化加速，为实时系统提供了较好的解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 音频 特征 生成 方法 | ||
【主权项】：
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