基于跨模态自监督学习的主动说话人识别方法
实质审查的生效
摘要

本发明提供一种基于跨模态自监督学习的主动说话人识别方法,通过利用视频的同步性特征来自动划分正负样本对用于训练,使得模型能够在无需人工标注的情况下训练至合适的参数,进一步,采用光流法追踪像素点在时间维度上的运动轨迹,通过计算轨迹上的注意力值的平均值可以得到整合后的注意力图,在注意力图上寻找注意力峰值的同时对其周围的区域进行非极大值抑制,能够方便准确地获取单帧注意力图上的人脸位置,通过沿着光流的轨迹反向投影,可准确获得原图中每一帧图片的人脸位置,通过利用人脸特征可计算与音频信号的余弦相似度,用预定的阈值过滤,从而获得能够对主动说话人图像以及非主动说话人图像同时进行高精度识别的主动说话人识别模型。

基本信息
专利标题 :
基于跨模态自监督学习的主动说话人识别方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114519880A
申请号 :
CN202210120706.6
公开(公告)日 :
2022-05-20
申请日 :
2022-02-09
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
张科航冯瑞张玥杰
申请人 :
复旦大学
申请人地址 :
上海市杨浦区邯郸路220号
代理机构 :
上海德昭知识产权代理有限公司
代理人 :
程宗德
优先权 :
CN202210120706.6
主分类号 :
G06V40/16
IPC分类号 :
G06V40/16  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
法律状态
2022-06-07 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 40/16
申请日 : 20220209
2022-05-20 :
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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