[发明专利]一种低资源婴儿哭声检测方法在审
| 申请号： | 202210103793.4 | 申请日： | 2022-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN114446320A | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 何宇新;肖溪;何海滨 | 申请（专利权）人： | 深圳声联网科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L25/51 | 分类号： | G10L25/51;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市中科创为专利代理有限公司 44384 | 代理人： | 徐方星;彭涛 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙岗区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 资源 婴儿 哭声 检测 方法 | ||
1.一种低资源婴儿哭声检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
使用1mixture的monophone单音子模型，状态数为为209，进行初步匹配和筛选；
对单音子模型的viterbi匹配得分进行排序，选择得分最高的N个结果对应的音素模型进行进一步的精细匹配；
使用3mixture的triphone三音子模型，状态数为358，进行精细匹配和筛选；
对多个三音子模型的viterbi匹配得分进行排序，选择得分最高的模型所对应的序号作为最终识别结果。
2.根据权利要求1所述的低资源婴儿哭声检测方法，其特征在于，所述的使用1mixture的monophone单音子模型，状态数为209，进行初步匹配和筛选包括如下步骤：
初始单音子模型状态数为为1024；
使用Baum-Welch参数重估方法，利用已标注的哭声训练数据库对初始单音子模型状态进行聚类，将有效状态数M由1024缩减为209；具体过程如下：假设S为HMM模型状态的集合，F为训练集，L(S)为对数似然值，假设绑定的状态共享高斯分布的均值和方差，且状态绑定不影响帧和状态的alignment，则
其中rs(of)是状态S产生特征的后验概率，假设输出概率密度函数为高斯分布，则
公式中n为数据维度，且n＝27；
选择L(S)0作为L(S)的第一个数作为有效状态0的似然值，比较L(S)1至L(S)M-1中与L(S)0的差值小于5％的状态，将其合并为同一个状态；
S104：重复上述步骤S103，得到L(S)1～L(S)M-1。
3.根据权利要求1所述的低资源婴儿哭声检测方法，其特征在于，所述的使用3mixture的triphone三音子模型，状态数为358，进行精细匹配和筛选包括如下步骤：
初始三音子模型状态数为为1500；
使用Baum-Welch参数重估方法，利用已标注的哭声训练数据库对初始三音子模型状态进行聚类，将有效状态数T由1500缩减为358；
具体过程如下：假设S为HMM模型状态的集合，F为训练集，L(S)为对数似然值，假设绑定的状态共享高斯分布的均值和方差，且状态绑定不影响帧和状态的alignment，则
其中rs(of)是状态S产生特征的后验概率，假设输出概率密度函数为高斯分布，则
公式中n为数据维度，且n＝27；
选择L(S)0为L(S)的第一个数作为有效状态0的似然值，比较L(S)1至L(S)T-1中与L(S)0的差值小于5％的状态，将其合并为同一个状态；
重复上述步骤S304，得到L(S)1～L(S)T-1。
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