[发明专利]基于神经网络的音频信号时序处理方法、装置及系统及计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 201911262324.1 | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN110689902B | 公开（公告）日： | 2020-07-14 |
| 发明（设计）人： | 孙腾 | 申请（专利权）人： | 北京影谱科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G10L21/0232 | 分类号： | G10L21/0232;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京君以信知识产权代理有限公司 11789 | 代理人： | 张德志 |
| 地址： | 100027 北京市东*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于神经网络的音频信号时序处理方法、装置及系统及计算机可读存储介质，涉及语音数据处理领域，所述方法包括：创建组合网络模型，所述组合网络模型包括第一网络和第二网络；获取音频信号的时频图；对所述时频图进行优化，得到网络输入数据；利用网络输入数据对第一网络进行训练，并进行特征提取，得到多维特征图；利用所述多维特征图组建新的特征向量；将所述新的特征向量输入第二网络进行训练。本发明实施例能够解决现有基于时间序列的映射变换模型不能满足多模态信息的应用需求的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 音频 信号 时序 处理 方法 装置 系统 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的音频信号时序处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n创建组合网络模型，所述组合网络模型包括第一网络和第二网络；/n获取音频信号的时频图，依次平移所述第一网络的截取窗口，截取等长度的时频图，截取的时频图长度与所述第二网络的时间窗口长度相同；/n对所述时频图进行优化，得到网络输入数据；/n利用所述网络输入数据对第一网络进行训练，并进行特征提取，得到多维特征图；/n利用所述多维特征图组建新的特征向量；/n将所述新的特征向量输入第二网络进行训练。/n
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