[发明专利]利用使用音频持续时间的机器学习模型进行的音频分类在审
| 申请号： | 201780085711.5 | 申请日： | 2017-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN110249320A | 公开（公告）日： | 2019-09-17 |
| 发明（设计）人： | S·巴里塔卡;M·S·阿瑟瑞亚 | 申请（专利权）人： | 惠普发展公司有限责任合伙企业 |
| 主分类号： | G06F15/76 | 分类号： | G06F15/76;H04R1/22;H04R3/00 |
| 代理公司： | 北京市汉坤律师事务所 11602 | 代理人： | 魏小薇;吴丽丽 |
| 地址： | 美国德*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 一种音频信号分类器，所述音频信号分类器包括用于从音频信号中提取元数据的特征提取器，所述元数据定义所述音频信号的多个特征，所述特征提取器用于生成包括所述音频信号的所选择的特征的特征向量，所选择的特征包括所述音频信号的持续时间，并且每个所选择的特征具有特征值。一种机器学习模型，所述机器学习模型被训练成基于所述特征向量将所述音频信号分类为多个音频信号类别中的一个音频信号类别。所述机器学习模型用于基于所述特征值提供多个类别值，每个类别值与所述多个音频信号类别中的一个音频信号类别相对应，所述多个类别值共同指示所述音频信号的类别。 | ||
| 搜索关键词： | 音频信号 机器学习模型 音频信号分类 特征提取器 多个类别 特征向量 元数据 音频分类 | ||
【主权项】：
1.一种音频信号分类器，包括：特征提取器，所述特征提取器用于从音频信号中提取元数据，所述元数据定义所述音频信号的多个特征，所述特征提取器用于生成包括所述音频信号的所选择的特征的特征向量，所选择的特征包括所述音频信号的持续时间，并且每个所选择的特征具有特征值；以及机器学习模型，所述机器学习模型被训练成基于所述特征向量将所述音频信号分类为多个音频信号类别中的一个音频信号类别，所述机器学习模型用于基于所述特征值生成多个类别值，每个类别值与所述多个音频信号类别中的一个音频信号类别相对应，所述多个类别值共同指示所述音频信号的类别，所述音频信号的类别用于选择音频预设置以调节扬声器的音频输出。
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