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申请/专利权人：青田小卡精灵人工智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种能动态跟踪识别个人音色长期渐进性变化的方法与系统。该方法包括收集个体在不同时间点的语音样本，使用预处理算法进行去噪和归一化处理，利用频谱分析技术提取音色特征，应用机器学习算法进行模式识别和分类，利用统计方法和判定模型评估音色变化的显著性，并根据分析结果自动更新目标音色库中的特征数据。本发明能够实时监测和积累个人音色随时间的细微变化，解决了当前在健康监测、安全与身份验证、智能家居与物联网、个性化的语音助手等语音应用领域，因无法跟踪识别个人音色变化，导致一段时间后，当个人音色长期渐进性的变化超过的系统初始设定的阀值时，系统无法将音色与个人进行准确匹配的问题。
主权项：1.一种能动态跟踪识别个人音色长期渐进性变化的方法与，其特征在于，包括以下步骤：1收集个体在不同时间点的语音样本；2使用预处理算法对语音样本进行去噪和归一化处理，其中所述预处理算法包括端点检测、噪声抑制和动态范围压缩；3利用频谱分析技术提取语音信号中的基频、共振峰等音色特征，其中所述频谱分析技术包括快速傅里叶变换FFT和小波变换WT；4应用机器学习算法对音色特征进行模式识别和分类，其中所述机器学习算法包括支持向量机SVM、随机森林RF或深度神经网络DNN，并且所述DNN利用反向传播算法和梯度下降进行特征学习与模式识别；5利用统计方法和判定模型评估音色变化的显著性，其中所述统计方法包括描述性统计分析、假设检验如t检验或ANOVA，所述判定模型包括线性回归模型、非线性回归模型如指数平滑或逻辑斯蒂回归；6根据分析结果，自动调整和优化音色库中的特征数据，其中所述特征数据优化模块采用遗传算法、主成分分析PCA或自编码器进行特征选择和降维。
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百度查询： 青田小卡精灵人工智能科技有限公司 一种能动态跟踪识别个人音色长期渐进性变化的方法与系统
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