[发明专利]一种语音年龄识别方法及系统

权利要求书

1.一种语音年龄识别方法，其特征在于，包括：

采集待识别语音数据；

对所述待识别语音数据进行预处理，得到第一预处理数据；

对所述第一预处理数据进行特征提取，得到第一特征参数；

对所述第一特征参数进行降维与聚合，得到第二特征参数；

根据预先存储的SVM模型以及所述第二特征参数识别出所述待识别语音数据所属的年龄段。

2.根据权利要求1所述的语音年龄识别方法，其特征在于，还包括：

输入语音训练数据；

对所述语音训练数据进行预处理，得到第二预处理数据；

对所述第二预处理数据进行特征提取，得到第三特征参数；

对所述第三特征参数进行降维与聚合，得到第四特征参数；

根据SVM算法、所述第四特征参数以及第一年龄标注结果进行训练，生成所述SVM模型，其中，所述第一年龄标注结果是对所述语音训练数据进行年龄标注得到的；

存储所述SVM模型。

3.根据权利要求2所述的语音年龄识别方法，其特征在于，在生成所述SVM模型之后，还包括：

输入语音测试数据；

对所述语音测试数据进行预处理，得到第三预处理数据；

对所述第三预处理数据进行特征提取，得到第五特征参数；

对所述第五特征参数进行降维与聚合，得到第六特征参数；

根据所述SVM模型以及所述第六特征参数识别出所述语音测试数据所属的年龄段，得到识别结果；

将所述识别结果与第二年龄标注结果进行比对，得到识别率，其中，所述第二年龄标注结果是对所述语音测试数据进行年龄标注得到的。

4.根据权利要求1至3任一项所述的语音年龄识别方法，其特征在于，

所述预处理包括分帧、加窗和预加重；和/或

所述特征提取包括时域特征参数提取和频域特征参数提取，其中，时域特征参数包括短时过零率、短时能量谱和基音周期，频域特征参数包括LPCC、ΔLPCC、MFCC和ΔMFCC；和/或

所述降维为采用PCA算法进行数据降维，所述聚合为采用k-means算法进行数据聚合。

5.根据权利要求1至4任一项所述的语音年龄识别方法，其特征在于，在对所述待识别语音数据进行预处理之前，还包括：

对所述待识别语音数据进行循环缓存；

按一定时间间隔读取缓存的所述待识别语音数据。

6.一种语音年龄识别系统，其特征在于，包括：

音频采集模块，用于采集待识别语音数据；

预处理模块，用于对所述待识别语音数据进行预处理，得到第一预处理数据；

特征提取模块，用于对所述第一预处理数据进行特征提取，得到第一特征参数；

降维聚合模块，用于对所述第一特征参数进行降维与聚合，得到第二特征参数；

SVM识别模块，用于根据预先存储的SVM模型以及所述第二特征参数识别出所述待识别语音数据所属的年龄段。

7.根据权利要求6所述的语音年龄识别系统，其特征在于，还包括：

语音输入模块，用于输入语音训练数据；

所述预处理模块，还用于对所述语音训练数据进行预处理，得到第二预处理数据；

所述特征提取模块，还用于对所述第二预处理数据进行特征提取，得到第三特征参数；

所述降维聚合模块，还用于对所述第三特征参数进行降维与聚合，得到第四特征参数；

SVM模型训练模块，用于根据SVM算法、所述第四特征参数以及第一年龄标注结果进行训练，生成所述SVM模型，其中，所述第一年龄标注结果是对所述语音训练数据进行年龄标注得到的；

存储模块，用于存储所述SVM模型。