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[发明专利]一种基于卷积神经网络关系建模的环境声音分类方法-CN202110679471.X有效
发明人：韩纪庆;宋宏伟;郑贵滨;郑铁然 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：一种基于卷积神经网络关系建模的环境声音分类方法，本发明涉及基于卷积神经网络关系建模的环境声音分类方法。本发明的目的是为了解决现有方法对环境声音分类准确性低的问题。过程为：一、对采集的环境声音的音频提取对数声谱图，分为训练集和测试集；二、构建环境声音分类模型；三、将训练集输入环境声音分类模型进行训练，得到预训练好的环境声音分类模型；四、将测试集输入预训练好的环境声音分类模型，若准确率达到要求，得到训练好的环境声音分类模型，执行五；否则，重复执行三和四，直至得到训练好的环境声音分类模型；五、将待识别的声音信号输入训练好的环境声音分类模型，得到待识别的声音信号的类别。本发明用于环境声音分类领域。
一种基于卷积神经网络关系建模环境声音分类方法

[发明专利]一种基于深度学习的声音异常检测系统-CN201910636670.5在审
发明人：岳颀;沈建东;于福华 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的声音异常检测系统，包括声音采集模块，声音采集模块的输出端连接有声音分析模块，声音分析模块的输出端连接有声音分类模块、声音分贝分类模块，声音分类模块、声音分贝分类模块的输出端连接有系统处理模块本发明通过声音采集模块，能够对异常声音进行采集收集，然后通过分析模块，对声音进行分析，然后对声音进行处理，然后根据声音分类模块、声音分贝分类模块进行处理，对声音频率、声音分贝进行分析处理分类，对声音频率、分贝进行多层分类，然后经过系统处理模块，将处于声音频率、分贝处于第一单元的会亮起一种颜色警示灯，将处于声音频率、分贝处于第二单元的会亮起二种颜色警示灯。
声音分贝声音频率声音采集模块输出端连接分类模块声音分类声音分析模块系统处理模块异常检测系统颜色警示分析处理分析模块异常声音分类多层采集学习分析

[发明专利]一种远场声音分类方法和装置-CN202010402018.X在审
发明人：关昊天;史昊;吕永杰;廖启波 -专利权人：慧言科技（天津）有限公司;深圳市康鸿泰科技有限公司
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种远场声音分类方法，包括：利用人工智能模型的自学能力建立远场声音分类关系，其中，人工智能模型的自学能力建立的远场声音分类关系是基于数据增广和多尺度信息的卷积神经网络建立的远场声音分类关系；获取目标区域内的语音信号；基于语音信号的振幅信息对语音信号进行特征提取，得到语谱图；将语谱图输入到利用人工智能模型的自学能力建立的远场声音分类关系中，得到分类结果。将声音分类的音频数据和真实环境下的麦克风接受到的信号分布匹配，去除噪声和混响等干扰因素，使用数据增广的方式来进行声音分类，使得模型在训练数据能够更贴合真实环境的数据分布，从而能够得到更好的鲁棒性，提高声音分类任务的准确率
一种声音分类方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的设备声音分类方法-CN202010347973.8在审
发明人：童宏涛 -专利权人：上海鼎经自动化科技股份有限公司
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06F16/61 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的设备声音分类方法，通过建立深度学习设备声音分类模型，并对该深度学习设备声音分类模型进行数据训练后，将模型设置于后台，模型可以自动识别采集到的需要分类的设备运行声音并对其进行分类本发明的一种基于深度学习的设备声音分类方法，采用深度学习的方法将设备运行声音进行分类，对设备的工作声音采集后进行判断，输出设备运行状态。本申请的基于深度学习的设备声音分类方法可以自动将设备运行声音进行分类输出对应结果，不需人工参与，节省人力的同时判断准确性和科学性更高。
一种基于深度学习设备声音分类方法

[发明专利]课堂中不同声音的区分方法、装置、设备以及存储介质-CN202210339090.1在审
发明人：孙德宇;谷娜娜 -专利权人：北京中庆现代技术股份有限公司
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G10L17/02 文献下载
摘要：本申请涉及一种课堂中不同声音的区分方法、装置、设备以及存储介质，涉及声音分类的技术领域，其方法包括采集课堂声音，将课堂声音输入至训练好的声纹模型中，得到多段声音片段的声纹向量；根据声纹向量，判断与声纹向量对应的声音片段是否为非教师声音；若是，则将声纹向量输入至训练好的声音分类模型中，根据声纹向量，对与声纹向量对应的声音片段进行分类；其中，声音分类模型的训练方法，包括：提取训练样本集中每一个训练样本的梅尔谱特征；将梅尔谱特征转化为二维的梅尔频谱图；将梅尔频谱图输入至声音分类模型中，利用VGG11网络结构对声音分类模型进行训练。本申请具有区分出课堂中的不同声音的效果。
课堂不同声音区分方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种基于改进深度残差网络的城市声音分类方法-CN202111484910.8在审
发明人：刘亚荣;黄海滨;黄飞扬;于顼顼 -专利权人：桂林理工大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进深度残差神经网络的城市声音分类方法，包括4个步骤：S1数据预处理：将声音的振幅和频率图形化；S2数据特征提取：提取声音信号的音频特征并进行数据标准化处理；S3改进深度残差网络分类器：构建改进的深度残差网络模型，将处理后的训练数据集送入改进深度残差网络分类器进行训练，得出改进深度残差网络声音分类器模型；S4声音分类结果判定：将声音测试数据集送入改进深度残差神经网络声音分类器模型进行测试，得出分类准确率。与传统分类方法相比，本发明提供的一种基于改进深度残差神经网络的城市声音分类方法，不仅避免了梯度爆炸和梯度消失现象，同时可以实现多种声音类型的智能分类。
一种基于改进深度网络城市声音分类方法

[发明专利]基于LSTM的透析内痿成熟度检测方法、系统、设备及介质-CN202310723197.0在审
发明人：张宏涛 -专利权人：张宏涛;河南省人民医院;阜外华中心血管病医院
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： A61B5/02 文献下载
摘要：本申请涉及声音分类技术领域，公开了一种基于LSTM的透析内痿成熟度检测方法、系统、设备及介质，所述方法包括采集模块采集声音样本并建立声音样本数据库；特征提取模块对所述声音样本进行预处理，并进行特征提取，得到特征参数；训练模块基于预设LSTM神经网络与所述特征参数进行训练，建立声音分类模型；测试模块通过所述声音分类模型对目标样本进行测试，提供分类结果。通过上述方式，本申请通过采集模块建立声音样本数据库后，通过特征提取模块提取训练集的特征并通过训练模块对训练集的特征进行训练，建立声音分类模型后，再由测试模块对目标样本进行分类，提高了血液透析中内痿成熟度的检测准确度
基于 lstm 透析成熟度检测方法系统设备介质

[发明专利]生成声音分类器和检测异常声音的方法和设备及监视系统-CN201210093171.4有效
发明人：胡伟湘;刘贺飞;穆向禹 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2012-04-01 - 公布日： 2013-10-23 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本公开涉及生成声音分类器和检测异常声音的方法和设备及监视系统。声音分类器包括至少一个分类器级。对于生成每个分类器级，声音分类器生成方法包括以下步骤：基于输入的声音样本生成正常声音模型；基于输入的声音样本和正常声音模型计算第一阈值，其中输入的声音样本根据正常声音模型和第一阈值被切分成第一正常声音样本和第一异常声音样本；基于特定的异常声音样本和第一异常声音样本生成异常声音模型；和基于第一正常声音样本和异常声音模型计算第二阈值，其中第一正常声音样本根据异常声音模型和第二阈值被切分成第二正常声音样本和第二异常声音样本；其中，该分类器级包括正常声音模型、第一阈值、异常声音模型和第二阈值。
生成声音分类检测异常方法设备监视系统

[发明专利]一种基于音频增强、Mel声谱图和ViT的环境声音分类方法-CN202211220366.0在审
发明人：徐敬;廖文栋 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于音频增强、Mel声谱图和ViT的环境声音分类方法。该方法包括四个步骤：①构建数据集：针对要进行分类的环境声音，构建环境声音数据集；②音频增强：将采集到的声音数据进行音频增强；③音频转化为声谱图：使用算法将音频文件转化为Mel声谱图；④模型训练：将Mel训练结束后，就可以用训练结果进行环境声音分类了。传统的环境声音识别大多使用波形特征进行识别分类，本发明使用Mel声谱图作为特征进行识别分类，将声音识别转换到了图像识别。目前一些环境声音分类方法使用Mel声谱图进行旋转、移动和剪切等图片增强方法，忽略了其声音特性，本发明采用音频增强方法，更符合音频本身的特性。目前一些环境声音分类方法使用的网络结构较为简单，本发明引入目前分类效果比较好的ViT网络结构进行模型训练。
一种基于音频增强 mel 声谱 vit 环境声音分类方法

[发明专利]基于视觉和声音联合检测水管漏点的方法、装置及设备-CN202310822754.4在审
发明人：周宏扬 -专利权人：中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01M3/04 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，提供了一种基于视觉和声音联合检测水管漏点的方法、装置及设备，用以解决相关技术中缺少准确率较高且通用性较好的泄露异常检测方法的问题。首先，将水管的图像样本作为视觉网络模型的输入，得到用于表征图像样本中漏点位置的定位结果和定位置信度，以及用于表征图像样本中漏点位置的漏点种类的视觉分类结果和视觉分类置信度；然后，将水管的声音样本作为声音网络模型的输入，得到用于表征声音样本中漏点种类的声音分类结果和声音分类置信度；根据定位置信度和声音分类置信度综合得出漏点的位置，然后再根据视觉漏点分类置信度和声音分类置信度综合得出漏点的类别信息，最终得出漏点的位置和类型
基于视觉声音联合检测水管方法装置设备

[发明专利]婴儿啼哭检测方法及装置-CN202011039588.3在审
发明人：徐俊峰 -专利权人：苏州思必驰信息科技有限公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G10L15/18 文献下载
摘要：本发明公开一种婴儿啼哭检测方法，包括：响应于接收的音频信号，经由婴儿啼哭声音分类器输出婴儿啼哭声音的置信度，其中，所述婴儿啼哭声音分类器通过对至少一个婴儿啼哭的声音基于深度学习模型进行训练得到；判断所述婴儿啼哭声音的置信度是否小于预设的置信度阈值；若所述婴儿啼哭声音的置信度不小于预设的所述置信度阈值，输出婴儿啼哭检测成功信号。通过麦克风阵列对婴儿啼哭声音进行增强，可以解决婴儿啼哭远场识别的问题，以及基于深度学习模型将多种类型的婴儿啼哭声音作为期望声音对婴儿啼哭声音分类器进行训练，可以使得婴儿啼哭声音分类器的识别性能得到提升，从而可以实现输出婴儿啼哭声音的置信度准确度高的效果。
婴儿啼哭检测方法装置

[发明专利]一种声音分类处理方法、装置、设备及介质-CN202110837263.8在审
发明人：陈劭卿 -专利权人：山东新一代信息产业技术研究院有限公司
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06F16/65 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种声音分类处理方法、装置、设备及介质。用于解决现有对声音进行识别分类的方法，数据输入较大，以致对声音分类效率较低的问题。将待测二维频谱图输入预先训练的变分自编码器，并通过所述变分自编码器中的编码器进行特征提取，确定出相应的特征向量；将所述特征向量输入至预置分类器中；通过所述预置分类器，获取所述特征向量对应的数据排列特征；其中，所述数据排列特征包括，所述特征向量中各数据的大小，以及所述各数据之间的排列顺序；通过所述预置分类器与所述数据排列特征，确定所述特征向量对应的声音类别。通过上述方法，提高对声音分类的效率。
一种声音分类处理方法装置设备介质

[发明专利]一种闭锁保护远方不停电传动方法及相关装置-CN202310628892.9在审
发明人：黄国平;刘秀甫;倪非非;严司玮;廖峰;王跃强;肖欣荣;卢颖;刘秋英 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司佛山供电局
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： H02J13/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种闭锁保护远方不停电传动方法及相关装置，方法包括：获取电力系统继电保护场景的操作环境信息，操作环境信息包括人物图像信息和声音信息；采用预设生物图像分析模型对人物图像信息分别进行人物检测和面部情感分析，得到人物特征信息；采用预置声音分析模型对声音信息进行声音分类操作，得到声音分类结果；基于预置环境紧急闭锁库对人物特征信息和声音分类结果进行合法性验证，若验证结果为非法操作环境，则紧急闭锁保护远方不停电传动操作
一种闭锁保护远方停电传动方法相关装置

[发明专利]一种基于神经网络的轻量环境声音识别方法-CN202210191983.6在审
发明人：汤理文;黄渲宝;杜怀云 -专利权人：四川天中星航空科技有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G10L25/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的轻量环境声音识别方法，使用bottleneck代替卷积神经网络的卷积层有效减少网络的参数量与计算量，再使用通道注意力机制从输入中找到关键信息并进行重点处理以提高环境声音分类精确度基于声音分类类别，再使用环境声音生成对抗网络(EEGAN)提高抗噪声的能力。经过测试，论文算法的环境声音分类精度对比CNN和BN‑CNN网络有明显提升。通过噪声环境与无噪声环境的识别结果对比，验证了论文算法可以有效降低噪声干扰，提高环境声音识别精度。
一种基于神经网络环境声音识别方法

[发明专利]基于医疗环境中的声音分析的医疗反馈系统-CN201280050835.7有效
发明人： M·H·帕克;A·G·科尔劳施;A·C·登布林克尔;T·法尔克 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2012-10-15 - 公布日： 2018-03-09 - 主分类号： G10K11/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于医疗环境中的声音分析的医疗反馈系统（100）。利用能够分析并分类音频信号以便获得患者周围的所述医疗环境中的一个或多个声音源的列表的声音场景分析器（SSA，10），以及能够提供针对来自所述声音源的列表的对应声音的感知到的水平的指标的声音水平分析器（SLA，20），高级的声音分析是可能的。最后，声音分类器（SC，30）被布置用于相对于可避免程度对医疗环境中的所述一个或多个声源的列表进行分类，并生成针对由医务人员、患者和/或访客采取的适当动作的对应反馈信号（FEED，50）。
基于医疗环境中的声音分析反馈系统

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