[发明专利]基于双输入互干扰卷积神经网络的异常语音识别方法有效
| 申请号： | 202110439720.8 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113223507B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 陈里里;白怀伟;余波;胡雪 | 申请（专利权）人： | 重庆交通大学 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16;G10L25/51;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司 11129 | 代理人： | 胡博文 |
| 地址： | 400074 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种于双输入互干扰卷积神经网络的异常语音识别方法，包括：S1.采集语音信号，并对语音信号进行分割预处理得到语音样本；S2.构建双输入互干扰卷积神经网络，所述双输入互干扰卷积神经网络包括第一卷积单元、第二卷积单元、特征融合单元、全连接单元以及分类输出单元；所述第一卷积单元具有5层卷积核，第二卷积单元具有7层卷积核，所述第一卷积单元和第二卷积单元输入相同的语音样本，所述第一卷积单元和第二卷积单元向特征融合单元输出特征提取结果，所述特征融合单元对特征提取结果进行融合处理并输出至全连接单元分类输出单元；分类输出单元根据全连接单元输出的处理后的特征提取结果进行分类识别输出异常语音，通过本发明，能够对人体发出的语音信号中的异常语音进行准确识别，从而确保识别精度，而且灵敏度高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 输入 干扰 卷积 神经网络 异常 语音 识别 方法 | ||
【主权项】：
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