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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的口音分类方法，包括：提取原始音频的帧级频域特征，构建2D语音频谱作为网络输入X；构建一个多任务权值共享的基于CRNNs的前端编码器来提取频谱X的局部序列描述符{P1,…,PT'}；在训练过程中，前端编码器后增设语音识别任务分支网络，用来抑制口音识别中的过拟合现象；构建用于口音识别任务的核心分支网络，首先将所有局部序列描述符整合成一个全局口音特征；然后在预测过程中引入判别性损失函数；最后通过基于softmax的分类层对全局口音特征进行分类，实现口音预测。还公开了一种高度可判别性的基于深度神经网络的口音分类模型，对来自不同区域群体的说话人能给出一个可靠的口音预测。
主权项：1.一种基于深度神经网络的口音分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：提取原始音频的帧级频域特征，并构建2D语音频谱作为网络输入X；S2：构建一个多任务权值共享的基于CRNNs的前端编码器来提取频谱的局部序列描述符{P1，...，PT’}；S3：在训练过程中，在前端编码器后增设语音识别任务分支网络，用来纠正训练过程中学习方向即抑制口音识别中的过拟合现象；S4：构建用于口音识别任务的核心分支网络，将所有局部序列描述符整合成一个全局口音特征；S5：在预测过程中引入判别性损失函数，用于增强全局口音特征的判别能力；S6：通过基于softmax的分类层对全局口音特征进行分类，实现口音预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 基于深度神经网络的口音分类方法及其模型
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