[发明专利]基于深度学习的语音关键信息标定方法有效
| 申请号： | 202010682482.9 | 申请日： | 2020-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN111833856B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 汤雪峰;叶家波;茅剑 | 申请（专利权）人： | 厦门熙重电子科技有限公司;厦门熙佺数字科技有限公司;上海熙重科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/082;G06N3/084;G06F18/241 |
| 代理公司： | 泉州市厦弘冠专利代理事务所(普通合伙) 35270 | 代理人： | 王艺伟 |
| 地址： | 361000 福建省厦门*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开的是基于深度学习的语音关键信息标定方法，包括以下步骤：S1、将语音信号样本集作为训练数据，以待测关键信息为标签，利用CNN卷积神经网络对语音信号样本集进行训练，以获取一个语音信息分类模型，训练后获取的语音信息分类模型可以区分出不同语音信号中是否包含需要关注的关键信息；S2、基于训练好的语音信息分类模型，将待测语音信号经过语音信息分类模型，采用反向梯度激活平均算法及特征加权激活映射算法，在语音信号中自动标定所关注的信息。本方法脱离语义分析的传统框架，直接针对语音信号开展信息检索。通过深度学习，自动标定语音信号中的信息，实现关键信息的智能检索，方法简洁有效，可以提升检索效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 语音 关键 信息 标定 方法 | ||
【主权项】：
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