[发明专利]基于深度学习的嗓音异常识别和评价的方法及系统在审
| 申请号： | 202011101649.4 | 申请日： | 2020-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN114373452A | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 李一可;陈臻 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G10L15/08 | 分类号： | G10L15/08;G10L15/16;G10L17/04;G10L17/18;G10L25/18;G10L25/51;G10L25/78 |
| 代理公司： | 上海德禾翰通律师事务所 31319 | 代理人： | 夏思秋 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种非诊断目的的基于深度学习的嗓音异常识别和评价方法。本发明通过自动识别所获取人声音频的有声部分，生成标准化声音片段，提取梅尔频谱，训练出深度学习模型并利用其对新的数据进行判断，合并每个片段的预测结果，最终实现识别和评价嗓音异常的功能。本发明还提出了一种基于深度学习的嗓音异常识别和评价系统，可实现对嗓音异常进行快速、全自动、端对端的识别和评价。本发明方法和系统具有极高的准确率、灵敏度和精准度、结果完全可重复性和广泛应用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 嗓音 异常 识别 评价 方法 系统 | ||
【主权项】：
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