[发明专利]一种基于一维卷积神经网络的复杂声音识别方法在审
| 申请号： | 202111044338.3 | 申请日： | 2021-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN113851115A | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 殷波;杜泽华;魏志强;董西峰 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学 |
| 主分类号： | G10L15/06 | 分类号： | G10L15/06;G10L19/04;G10L25/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛华慧泽专利代理事务所(普通合伙) 37247 | 代理人： | 赵梅 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于一维卷积神经网络的复杂声音识别方法，对复杂声音采用随机补齐算法处理，将原始数据填充至同一长度，用于一维卷积神经网络的输入；并在一维卷积神经网络的基本框架嵌入预加重模块和简化的注意力机制模块，所述预加重模块置于一维卷积神经网络的输入部分，用于对输入数据进行预加重和参与网络模型调优，所述简化的注意力机制模块置于一维卷积神经网络的深层，利用全局平均池化和sigmoid函数得到带有注意力的全局特征。通过本发明的方法优化网络模型，获得良好的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 复杂 声音 识别 方法 | ||
【主权项】：
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