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[发明专利]一种基于卷积神经网络的噪声源分类的方法及装置-CN202311208076.9在审
发明人： 纪盟盟;张静;毛志德;李兆行;张凯帆 -专利权人：杭州爱华仪器有限公司
申请日： 2023-09-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G10L21/0232 文献下载
摘要：本申请涉及环境噪声识别技术领域，解决了现有技术中基于神经网络算法的方法普遍受制于训练样本少导致模型精度较差的问题，公开了一种基于卷积神经网络的噪声源分类的方法及装置，包括：获取噪声样本音频，并采用拼接再剪切、音频变调、音频变速、添加噪声和随机裁剪的方法对所述噪声样本音频进行扩充，构建卷积神经网络模型；将噪声样本音频和扩充得到的音频输入到卷积神经网络模型中进行模型训练，以得到噪声分类模型，该方法针对难以采集的样本，进行了数据增强处理，通过数据增强后，将训练样本进行倍数的扩充，以提高训练模型的精度和泛化性，并且在网络中取消了时间域维度的填充，仅在频域维度上进行零填充，减少训练和实际使用时的计算量。
一种基于卷积神经网络噪声分类方法装置

[发明专利]一种基于可穿戴设备的神经网络多命令词识别方法及系统-CN202210888530.9在审
发明人： 纪盟盟;王蒙;胡光敏;龚永康 -专利权人：杭州芯声智能科技有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G10L15/22 文献下载
摘要：本发明提供一种基于可穿戴设备的神经网络多命令词识别方法及系统，涉及音频处理技术领域。本发明使用神经网络技术，在训练数据中进行多种噪声的混合，提升识别准确率和鲁棒性；使用语音的MFCC特征作为网络的输入，在网络的第一层，使用CNN进行特征提取，使用CNN可以进行权重共享，可以很大程度减少网络的参数量，随后加一层GRU层，可以充分利用语音段中前面帧之间的信息，通过该步骤能得到帧间特征，从而提升系统的整体识别度和识别效率；使用VAD人声检测模块进行人声检测，没有人声时多命令词检测算法不工作，可以减少系统的功耗；GRU状态的重置可以使之和训练情况相同，从而保证算法的识别准确率和鲁棒性。
一种基于穿戴设备神经网络命令识别方法系统

[发明专利]一种基于骨声纹传感器的VAD方法及系统-CN202210903492.X在审
发明人：龚永康;张毅;纪盟盟;王蒙 -专利权人：杭州芯声智能科技有限公司
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G10L25/87 文献下载
摘要：本发明提供一种基于骨声纹传感器的VAD方法及系统，涉及音频处理技术领域。本发明使用神经网络技术，并结合骨声纹传感器进行数据采集；在训练数据中进行AEC残留语音与环境噪声的混合，提升识别准确率和鲁棒性；本发明使用语音的MFCC特征作为网络的输入，GRU层可以充分利用语音段中前面帧之间的信息，使语音特征之间的提取更加充分，最后使用一个Dense层进行分类，通过该步骤能得到帧间特征，从而提升系统的整体识别度和识别效率；本发明通过对训练集获取标签集，再将模型训练输出通过对应的帧标签计算损失，再进行梯度反传优化模型；得到的概率预测模型相较于没有进行梯度反传优化模型的模型，其准确度大大提高。
一种基于声纹传感器 vad 方法系统