[发明专利]基于Transformer融合模型的婴儿哭声分类方法在审
| 申请号： | 202210236093.2 | 申请日： | 2022-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN114595772A | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 李彬;江波;王妍 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京华恒专利代理事务所(普通合伙) 32335 | 代理人： | 宋方园 |
| 地址： | 230601 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于Transformer融合模型的婴儿哭声分类方法；通过音频处理模块对输入的音频样本进行变换，得到音频的频谱图；将得到的频谱图通过预训练的Resnet‑50模型，得到频谱图特征；将得到的频谱图特征分别输入至频谱图增强模块和注意力机制模块，分别提取出数据增强后的特征表示和通道内和通道之间的可区分性特征表示；通过Transformer融合模块对双线性生成的特征表示进行融合，突出有用信息，抑制冗余信息，进一步增强特征图的表征能力；将融合后的特征图用于婴儿哭声分类，通过多次迭代训练得到最后分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 transformer 融合 模型 婴儿 哭声 分类 方法 | ||
【主权项】：
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