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龙图腾网恭喜杭州七格智联科技有限公司申请的专利一种基于神经网络的婴儿哭声识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114155833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111419882.1，技术领域涉及：G10L15/02；该发明授权一种基于神经网络的婴儿哭声识别方法是由王全强;邢宇航;王权泳设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的婴儿哭声识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络的婴儿哭声识别方法，首先获取不同类型的婴儿哭声音频和非婴儿哭声音频数据，并进行预处理；然后进行fbank特征提取；采用长短时特征融合的方法得到训练模型；将所有训练模型放置到神经网络中进行训练，通过模型综合投票技术将不同训练模型加权平均得到最终的预测模型；将预测模型由浮点模型转为定点模型，以便于嵌入式移植；利用拾音器采集环境音频数据，并判断环境音频数据是否为静音，如果不是静音则对其进行特征提取，然后利用步骤七得到的定点模型进行判断是否有婴儿哭声，若有婴儿哭声，则利用定点模型判断出婴儿哭声种类；根据不同种类婴儿哭声进行不同方式的安抚。本哭声识别方法具有简单可靠的优点。

本发明授权一种基于神经网络的婴儿哭声识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的婴儿哭声识别方法，其特征在于：步骤如下：步骤一：获取不同类型的婴儿哭声音频和不同类型的非婴儿哭声音频；步骤二：设定婴儿哭声音频为正样本，非婴儿哭声音频为负样本，将正样本和负样本音频数据进行预处理；步骤三：对预处理后的正样本和负样本音频进行fbank特征提取；步骤四：对每一种类型的音频在fbank特征提取过程中，将特征的时域维度和频域维度随机置零，以对音频进行增强操作；步骤五：长短时特征融合：对每一种类型的音频取100ms、50ms和25ms三种时长的音频片段，对其分别进行fbank特征提取操作，每一种时长的音频片段都能得到128维的特征数据，之后将三种时长的128维特征数据进行融合，得到384维特征并放入到神经网络中进行训练得到训练模型；步骤六：将所有训练模型放置到神经网络中进行训练，通过模型综合投票技术将不同训练模型加权平均得到最终的预测模型；步骤七：将预测模型由浮点模型转为定点模型，以便于嵌入式移植；步骤八：利用拾音器采集环境音频数据，并判断环境音频数据是否为静音，如果不是静音则对其进行特征提取，然后利用步骤七得到的定点模型进行判断是否有婴儿哭声，若有婴儿哭声，则利用定点模型判断出婴儿哭声种类；步骤九：根据不同种类婴儿哭声进行不同方式的安抚。

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