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用于识别婴儿哭声的声音分类模型的训练方法及装置 

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申请/专利权人:德州学院

摘要:本申请提出一种用于识别婴儿哭声的声音分类模型的训练方法及装置,其中,方法包括:获取包含多个哭声样本及每个哭声样本对应的标注哭声类别的第一训练样本集,并生成哭声样本的时域图及频谱图,之后,将每个哭声样本的时域图及频谱图分割成预设大小的图像块,并对每个图像块进行展平获取每个图像块对应的一维的特征向量,然后,利用每个哭声样本对应的全部图像块的特征向量及标注哭声类别训练初始声音分类模型,直至获取最终的声音分类模型。从而提高了训练获取的声音分类模型的准确性,进而利用声音分类模型进行婴儿哭声识别,提高了婴儿哭声识别的准确性。

主权项:1.一种用于识别婴儿哭声的声音分类模型的训练方法,其特征在于,所述方法包括:获取第一训练样本集,其中,所述第一训练样本集中包含多个哭声样本及每个所述哭声样本对应的标注哭声类别;生成所述哭声样本的时域图及频谱图;将每个所述哭声样本的时域图及频谱图分割成预设大小的图像块,并对每个所述图像块进行展平获取每个所述图像块对应的一维的特征向量;利用每个所述哭声样本对应的全部图像块的特征向量及所述标注哭声类别训练初始声音分类模型,直至获取最终的声音分类模型。

全文数据:

权利要求:

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