[发明专利]一种基于语音自监督学习的躯体化障碍识别方法在审
| 申请号： | 202211667046.X | 申请日： | 2022-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN116030841A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 胡斌;钱昆;鲍志浩 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G10L25/66 | 分类号： | G10L25/66;G10L25/30;G10L21/02;G10L19/04;G10L15/06 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;温瑞鑫 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种基于语音自监督学习的躯体化障碍识别方法，在获取目标对象的待验证语音信息后，对待验证语音信息进行分帧和降噪处理，得到多帧去除噪声的第一语音信息。将每一帧的第一语音信息输入至目标躯体化障碍识别模型中，获取待验证语音信息的第一特征融合向量。基于第一特征融合向量，获取待验证语音信息对应的预测标识，通过预测标识表示目标对象是否患有躯体化障碍。由于目标躯体化障碍模型为基于自监督对比编码模型训练得到的模型，基于该模型可实现在语音样本标签稀缺的条件下学习挖掘出语音样本的监督特征。另外采用该模型可以实现自动、快速、准确的基于语音信息对相应的目标对象赋予健康状态标识。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语音 监督 学习 躯体 障碍 识别 方法 | ||
【主权项】：
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