基于深度学习的嗓音异常识别和评价的方法及系统
公开
摘要
本发明公开了一种非诊断目的的基于深度学习的嗓音异常识别和评价方法。本发明通过自动识别所获取人声音频的有声部分,生成标准化声音片段,提取梅尔频谱,训练出深度学习模型并利用其对新的数据进行判断,合并每个片段的预测结果,最终实现识别和评价嗓音异常的功能。本发明还提出了一种基于深度学习的嗓音异常识别和评价系统,可实现对嗓音异常进行快速、全自动、端对端的识别和评价。本发明方法和系统具有极高的准确率、灵敏度和精准度、结果完全可重复性和广泛应用性。
基本信息
专利标题 :
基于深度学习的嗓音异常识别和评价的方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114373452A
申请号 :
CN202011101649.4
公开(公告)日 :
2022-04-19
申请日 :
2020-10-15
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
李一可陈臻
申请人 :
华东师范大学
申请人地址 :
上海市闵行区东川路500号
代理机构 :
上海德禾翰通律师事务所
代理人 :
夏思秋
优先权 :
CN202011101649.4
主分类号 :
G10L15/08
IPC分类号 :
G10L15/08 G10L15/16 G10L17/04 G10L17/18 G10L25/18 G10L25/51 G10L25/78
IPC结构图谱
G
G部——物理
G10
乐器;声学
G10L
语音分析或合成;语音识别;语音或声音处理;语音或音频编码或解码
G10L15/00
语音识别
G10L15/08
语音分类或检索
法律状态
2022-04-19 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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