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申请/专利权人：南开大学
摘要：本发明涉及计算机处理技术领域，更具体地，涉及一种利用检索增强的非侵入式语音质量评测方法。该方法包括以下步骤：步骤S101，引入在大规模数据集上训练的模型作为预训练模型；步骤S102，将预训练模型作为特征提取器提取语音表征，并将多任务头作为分数解码器在MOS数据集上进行微调；步骤S103，收集表征‑分数键值对构建数据存储集；步骤S104，构建近邻学习网络，为每个语音实例动态调整近邻个数，得到检索分数；步骤S105，构建融合网络，为每个语音实例动态调整预测得分和检索得分比例，获得最终得分。
主权项：1.一种利用检索增强的非侵入式语音质量评测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S101，引入在大规模数据集上训练的模型作为预训练模型；步骤S102，将步骤S101引入的预训练模型作为特征提取器提取语音表征，并增加多任务头作为分数解码器在MOS数据集上进行微调；步骤S103，利用步骤S102微调得到的模型进行推理，收集表征-分数键值对构建数据存储集；步骤S104，构建近邻学习网络，为每个语音实例动态调整步骤S103中的检索近邻个数，得到检索分数；步骤S105，构建融合网络，为每个语音实例动态调整步骤S102得到的预测得分和步骤S104得到的检索得分的比例，获得最终得分；所述步骤S105包括：在步骤S102生成预测分数Sp和步骤S104生成的检索分数Sr后，融合网络将为每个实例动态的融合比例，控制最终的评估分数；融合网络的结构与步骤S104中的近邻学习网络一样，但是输入融合了来自两个分数的特征，分别是由分数解码器中的分类头生成的置信度分布[c1,c2,...,cn]和检索过程的特征[d1,d2,...,dNN]，融合网络的输出设为[wp,wr]，wp和wr分别对应预测分数和检索分数的权重，则最终输出分数S的计算方式为：S＝wpSp+wrSr。
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百度查询： 南开大学 一种利用检索增强的非侵入式语音质量评测方法
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