[发明专利]一种基于深度学习的声音异常检测系统在审
| 申请号： | 201810810077.3 | 申请日： | 2018-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN109192222A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 刘勇;李雅纯 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G10L25/51 | 分类号： | G10L25/51;G10L25/30;G10L25/24;G10L25/18 |
| 代理公司： | 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 | 代理人： | 刘晓春 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的声音异常检测系统，包括声音特征提取模块、深度学习分类模块和检测结果后处理模块；声音特征提取模块处理获取的原始声音数据得到相应的音频特征，组合多个极短时间声音片段语音特征获取短时间声音特征表达；深度学习分类模块与声音特征提取模块连接，对原始声音数据进行标注，深度学习分类模块使用标注后的声音数据训练得到深度学习异常检测模型；生成深度学习异常检测模型后，将声音特征提取模块生成的短时间声音特征输入深度学习异常检测模型进行分类；检测结果后处理模块与深度学习分类模块连接，检测结果后处理模块对深度学习分类模块输出的结果进行封装，将短时间声音的检测结果组合共同预测较长时间的异常检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 分类模块 检测结果 声音特征 时间声音 提取模块 学习 异常检测模型 后处理模块 异常检测系统 原始声音数据 标注 声音数据 特征表达 特征输入 异常检测 音频特征 语音特征 封装 输出 分类 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的声音异常检测系统，其特征在于，所述系统包括声音特征提取模块、深度学习分类模块和检测结果后处理模块；所述声音特征提取模块处理获取的原始声音数据得到相应的音频特征，通过滑动窗口获取极短时间声音片段对应的语音特征，组合多个极短时间声音片段语音特征获取短时间声音特征表达；所述深度学习分类模块与所述声音特征提取模块连接，对所述原始声音数据进行标注，所述深度学习分类模块使用标注后的声音数据训练得到深度学习异常检测模型；生成所述深度学习异常检测模型后，将所述声音特征提取模块生成的短时间声音特征输入所述深度学习异常检测模型进行分类，做出声音正常或声音异常分类判断；所述检测结果后处理模块与所述深度学习分类模块连接，所述检测结果后处理模块对深度学习分类模块输出的结果进行封装，将短时间声音的检测结果组合共同预测较长时间的异常检测结果。
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