[发明专利]一种基于深度学习的音质特性处理方法及系统在审
| 申请号： | 201810583119.4 | 申请日： | 2018-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN109147804A | 公开（公告）日： | 2019-01-04 |
| 发明（设计）人： | 姚青山;秦宇;喻浩文;卢峰;阳萌 | 申请（专利权）人： | 安克创新科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G10L21/007 | 分类号： | G10L21/007;G10L25/30;G10L25/51;G10L25/84;G10L15/06 |
| 代理公司： | 北京市磐华律师事务所 11336 | 代理人： | 董巍;高伟 |
| 地址： | 410205 湖南省长沙市高新开发区尖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的音质特性处理方法及系统。所述方法包括：对包含待处理音频数据的用户偏好数据进行特征提取得到所述待处理的音频数据的数据特征；基于所述数据特征，利用训练好的基线模型，生成所述待处理的音频数据的音质处理结果；所述基线模型是利用广泛大众或单个用户的音频数据，行为数据及其他相关数据训练得到的神经网络模型。根据本发明方法及系统，基于深度学习方法对音质特性进行处理的方法，并利用用户反馈数据进行模型在线学习，实现用户个性化音质调节。 | ||
| 搜索关键词： | 音频数据 音质特性 基线模型 数据特征 神经网络模型 用户反馈数据 用户偏好数据 单个用户 数据训练 特征提取 行为数据 音质处理 音质调节 在线学习 学习 个性化 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的音质特性处理方法，其特征在于，所述方法包括：对包含待处理音频数据的用户偏好数据进行特征提取得到所述待处理的音频数据的数据特征；基于所述数据特征，利用训练好的基线模型，生成所述待处理的音频数据的音质处理结果；所述基线模型是利用广泛大众或单个用户的音频数据，行为数据及其他相关数据训练得到的神经网络模型。
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