[发明专利]一种基于条件生成对抗网络的声音预测人脸方法在审
| 申请号： | 202110273900.3 | 申请日： | 2021-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN112906815A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 许曼玲;戴宪华 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G10L25/30;G10L25/48 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于条件生成对抗网络的声音预测人脸方法，该方法包括：数据构建步骤，采集声音数据及人脸数据并进行数据清洗，分别根据年龄及性别标注生成one‑hot标签；设计及训练声音分类模型步骤，从声音数据中提取梅尔频谱特征，并将特征及标签数据输入深度学习分类网络进行训练，进而得到分类网络模型权重；设计及训练人脸生成网络步骤，将标签及人脸数据输入预训练的条件生成对抗网络进行训练，得到人脸生成网络模型权重；模型预测步骤，将预处理后的声音数据输入声音分类器获得分类标签，再将分类标签输入人脸生成器，可获得预测人脸。本发明涉及深度学习技术应用领域，实现了根据输入声音预测说话者人脸图像的功能，弥补了该领域的空白。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 条件 生成 对抗 网络 声音 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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