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[发明专利]音频去重方法及装置-CN201810146085.2有效
发明人：田超 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2018-02-12 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明提出一种音频去重方法及装置，其中方法包括：获取待比对音频的特征信息；根据待比对音频的特征信息，采用倒排索引方法查询音频库，获取待比对音频对应的候选音频的特征信息；针对各个候选音频，获取候选音频的特征信息中的各个候选片段，及待比对音频的特征信息中的各个待比对片段；将各个待比对片段与各个候选片段进行比对，确定与各个待比对片段对应的相似候选片段，进而确定候选音频是否为与待比对音频对应的相似候选音频，以及对待比对音频进行去重操作，本实施例中，通过获取待比对音频的特征信息，对待比对音频进行片段划分，基于各片段内的特征值与候选音频进行比对，从而降低了比对的计算量和计算时占用的资源，提高了去重效率。
音频方法装置

[发明专利]一种音频处理方法和系统-CN201910583711.9有效
发明人：杨浩;高岩;赵全军;陈宏江;孙萍 -专利权人：中科软科技股份有限公司
申请日： 2019-07-01 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种音频处理方法，该方法包括以下步骤：读取整段音频；获取整段音频的幅度谱所对应的角频率和极大能量值；分别对所述角频率、极大能量值及所述整段音频的时间进行归一化以得到归一化后的音频参数；基于所述归一化后的音频参数获取整段音频的音频特征；其中，所述获取整段音频的音频特征包括随机采样步骤和余弦距离值获取步骤；重复执行随机采样步骤和余弦距离值获取步骤得到多个余弦距离值，根据所述多个余弦距离值生成统计直方图，将该统计直方图记为整段音频的音频特征本发明还公开了一种音频处理系统。本发明最终获得的音频特征是全局特征向量，而且该音频特征的特征向量是固定维数，因此不会随音频长短而变化。
一种音频处理方法系统

[发明专利]音频处理方法、装置、终端及存储介质-CN201911219026.4有效
发明人：黄中一 -专利权人：广州酷狗计算机科技有限公司
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G10L21/013 文献下载
摘要：本发明公开了一种音频处理方法、装置、终端及存储介质，属于音频处理技术领域。所述方法包括：通过提取第一音频的第一音色特征，基于该第一音色特征，筛选出相近的目标音频，基于目标音频的目标音色特征，将第一音频转换为融合有目标音色特征和第一音色特征的第二音频，从而对音频的音色进行了改变，丰富了音频处理过程。且梅尔频谱影响了音频的磁性程度、基频微扰、振幅微扰等多种特性，因此，第二音频融合了第一音频和目标音频的梅尔频谱等音色特征，使得处理之后的音频在音色上有进一步的美化，提高了音频处理之后得到的音频的真实性。
音频处理方法装置终端存储介质

[发明专利]音频信号增强方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202210693468.8在审
发明人：罗艺 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G10L21/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种音频信号增强方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及语音技术处理领域。该方法包括：获取目标音频；对目标音频进行特征提取，得到与目标音频对应的音频特征表示；沿时域维度对音频特征表示进行分段处理，得到至少两个音频子特征表示；基于至少两个音频子特征表示在时域维度的累进分布关系，确定与至少两个音频子特征表示分别对应的预测子特征表示；对至少两个预测子特征表示进行拼接解码处理，得到目标音频中与目标信号源对应的增强音频信号。通过以上方式，能够使得对预测子特征表示的预测结果更加准确，进而得到目标音频中信号增强效果更好的增强音频信号。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。
音频信号增强方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]音频识别方法、音频识别模型的训练方法、装置和设备-CN202211068387.5有效
发明人：付晓寅;杨明顺;臧启光;陈志杰;徐扬凯;王桂彬;贾磊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G10L15/26 文献下载
摘要：本公开提供了一种音频识别方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及语音识别、深度学习和自然语言处理等技术领域。具体实现方案为：对目标音频数据的音频特征进行截断，得到至少一个第一音频序列特征，其中，至少一个第一音频序列特征对应的时长为预设时长；根据音频特征的尖峰信息，得到与第一音频序列特征对应的尖峰子信息；对第一音频序列特征执行至少一次解码操作，得到第一音频序列特征的识别结果，其中，解码操作的执行次数与第一音频序列特征对应的尖峰的数量一致；以及根据至少一个第一音频序列特征的识别结果，得到目标音频数据的目标文本数据。本公开还提供了一种音频识别模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质。
音频识别方法模型训练装置设备

[发明专利]音频编码方法、装置、计算机设备及介质-CN202110380547.9有效
发明人：梁俊斌 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G10L19/002 文献下载
摘要：本申请是关于一种音频编码方法、装置、计算机设备及介质，属于音视频技术领域。该方法包括：获取原始音频中各个音频帧对应的音频特征参数；将所述音频特征参数输入编码码率预测模型中，得到所述编码码率预测模型输出的音频编码码率，其中，不同音频特征参数对应不同音频编码码率；基于所述音频编码码率对所述音频帧进行语音编码，并基于各帧音频帧对应的编码结果生成目标音频数据。通过分析原始音频中各个音频帧对应的音频特征参数，以实现基于音频特征参数动态调控音频编码码率的目的，可以为各个音频帧确定较适合的音频编码码率，从而提高整个音频的编码质量。
音频编码方法装置计算机设备介质

[发明专利]一种视频的音频处理系统及其处理方法-CN202010930933.6在审
发明人：王德江 -专利权人：上海韵瞰无人机科技有限公司
申请日： 2020-09-07 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： H04N5/91 文献下载
摘要：本发明公开了音视频加工技术领域的一种视频的音频处理系统及其处理方法，所述的视频的音频处理系统，包括音波提取模块、音波处理模块、特征音波查找模块和特征音频加工模块；所述音波提取模块，用于提取音视频中的音频数据，并将音频数据转换成音频波形数据；所述音波处理模块，用于将音频波形数据转化为音频波形图数据，并对指定特征部分的音频波形图进行截取；所述特征音波查找模块，用于查找截取波形图中的重复特征波形，本发明通过对视频音频所对应的波形图进行分析处理工作，可以便于根据用户所需要的特征音频数据对所有符合要求的特征音频数据进行查找工作，可以较为快速的完成对音频数据中特征音频数据的提取处理工作。
一种视频音频处理系统及其方法

[发明专利]音频特征提取模型的训练方法和音频分类方法-CN202210689267.0在审
发明人：陆劲鸿 -专利权人：腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种音频特征提取模型的训练方法和音频分类方法，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取样本音频对应的原始频谱数据和基准识别结果；对原始频谱数据进行元素遮挡处理，得到原始频谱数据对应的模糊频谱数据；由待训练的音频特征提取模型对模糊频谱数据进行特征提取，得到样本音频对应的音频特征；由待训练的音频识别模型对音频特征进行结果识别，得到样本音频对应的预测识别结果；基于基准识别结果和预测识别结果，对待训练的音频特征提取模型和待训练的音频识别模型进行调参。采用本申请，可以提高训练完成的音频特征提取模型的抗噪声性能，使其可以适用于更多复杂场景中的音频，从而得到更为准确的音频特征。
音频特征提取模型训练方法分类

[发明专利]音频数据处理方法、装置、电子设备及介质-CN202210915022.5在审
发明人：田思达 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G10H1/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了音频数据处理方法、装置、电子设备及介质，可应用于数据处理技术领域。其中方法包括：基于音频文件的频谱特征数据确定音频文件在T个采样时刻下的初始时序音频特征；分别生成音频文件在T个采样时刻的时刻音频特征，并根据每两个采样时刻的时刻音频特征之间的特征相似度，生成音频文件对应的加权系数矩阵；基于加权系数矩阵对初始时序音频特征进行加权处理，得到音频文件对应的目标时序音频特征；基于目标时序音频特征确定音频文件中的目标分类区间。采用本申请实施例，有助于提升对音频文件中的副歌检测的效率。本申请实施例还可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶、智能家电等各种场景。
音频数据处理方法装置电子设备介质

[发明专利]语音检测方法和装置-CN201610257244.7有效
发明人：范海金 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2016-04-22 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G10L25/78 文献下载
摘要：其中，该方法包括：将待检测的音频信号划分为多个音频段；提取每个音频段中的音频特征，其中，音频特征至少包括音频段的时域特征及频域特征；根据音频段的音频特征从音频段中检测出目标语音段。
语音检测方法装置

[发明专利]一种基于音频特征码识别技术的音频文件管理方法和系统-CN200610076396.3有效
发明人：周欣;程兆炜;沈坚 -专利权人：亿览在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2006-04-24 - 公布日： 2007-10-31 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于音频特征码识别技术的音频文件管理方法和系统。目前的媒体播放器(如windows media player等)以及mp3播放器附带的随机软件(如iTune)等音频文件管理软件在获取音频文件信息时是基于音频文件本身附带的元数据(tag数据)，无法保证音频文件元数据的正确性及完整性为此，本发明提出了一种基于音频文件本身的音频特征识别的音频文件管理方法和系统，通过音频特征码算法为歌曲库中的每首歌曲计算音频特征码(音频特征码)，利用音频特征码索引技术为所述音频特征码建立数据库，提供音频文件识别检索服务所述系统在客户端扫描本地歌曲文件，以音频特征码识别技术为基础，实现音频文件分类整理，本地专辑补全等管理功能，使得用户能够实现对音频文件科学有序的管理。
一种基于音频特征识别技术音频文件管理方法系统

[发明专利]利用使用音频持续时间的机器学习模型进行的音频分类-CN201780085711.5在审
发明人： S·巴里塔卡;M·S·阿瑟瑞亚 -专利权人：惠普发展公司有限责任合伙企业
申请日： 2017-04-28 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G06F15/76 文献下载
摘要：一种音频信号分类器，所述音频信号分类器包括用于从音频信号中提取元数据的特征提取器，所述元数据定义所述音频信号的多个特征，所述特征提取器用于生成包括所述音频信号的所选择的特征的特征向量，所选择的特征包括所述音频信号的持续时间，并且每个所选择的特征具有特征值。一种机器学习模型，所述机器学习模型被训练成基于所述特征向量将所述音频信号分类为多个音频信号类别中的一个音频信号类别。所述机器学习模型用于基于所述特征值提供多个类别值，每个类别值与所述多个音频信号类别中的一个音频信号类别相对应，所述多个类别值共同指示所述音频信号的类别。
音频信号机器学习模型音频信号分类特征提取器多个类别特征向量元数据音频分类

[发明专利]视频文件的识别方法及装置-CN201610189317.3在审
发明人：咸德玉 -专利权人：北京新媒传信科技有限公司
申请日： 2016-03-29 - 公布日： 2017-10-10 - 主分类号： H04N21/234 文献下载
摘要：该方法包括从待识别的视频文件中，提取相应的音频文件；提取音频文件的音频特征；将音频特征与预先构建的非法视频文件特征库中所存储的非法音频特征进行匹配；如果音频特征与非法视频文件特征库中的任一非法音频特征相匹配本发明通过提取待识别的视频文件的音频特征，并将音频特征与非法视频文件特征库中存储的非法音频特征进行匹配，进而根据匹配结果确定待识别的视频文件是否为非法视频文件。由于所提取的音频特征可以反映整个视频文件的情况，且处理的是比图像数据容量更小的音频数据，因而提高了视频文件的识别精度及识别速度。
视频文件识别方法装置

[发明专利]基于比例因子系数差值的AAC双压缩音频检测方法-CN201910079177.8有效
发明人：王让定;黄其娟;严迪群 -专利权人：宁波大学
申请日： 2019-01-28 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G10L19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于比例因子系数差值的AAC双压缩音频检测方法，其获取AAC单压缩音频和AAC双压缩音频；然后获取AAC单压缩音频的第一特征向量和第二特征向量，及AAC双压缩音频的第一特征向量和第二特征向量；再融合AAC单压缩音频的第一特征向量和第二特征向量得到AAC单压缩音频的特征向量，融合AAC双压缩音频的第一特征向量和第二特征向量得到AAC双压缩音频的特征向量；利用特征向量进行LIBSVM分类器训练；利用LIBSVM分类器模型对待检测的AAC音频的特征向量进行测试；优点是其能实现低码率转高码率的AAC双压缩音频及同码率的AAC双压缩音频的有效检测，且检测准确率高、计算复杂度较低、鲁棒性较强。
基于比例因子系数差值 aac 压缩音频检测方法

[发明专利]音频处理方法、装置、存储介质及电子设备-CN201910985330.3有效
发明人：徐东 -专利权人：腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-10-16 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G10L25/03 文献下载
摘要：本申请公开了一种音频处理方法、装置、存储介质及电子设备。该音频处理方法包括：获取伴奏音频；提取该伴奏音频的音频特征，该音频特征包括谐波强度在时间上的连续性特征、突变的静音区域特征、梅尔频谱特征、RASTA‑PLP特征、PLP特征以及频谱滚降特征中的至少一种；将该音频特征输入至预设模型，并获取该预设模型的输出结果，该预设模型为经过机器学习的模型；根据该输出结果，确定该伴奏音频的品质等级。
音频处理方法装置存储介质电子设备

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