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申请/专利权人：哈尔滨理工大学;哈尔滨工业大学;中数(深圳)时代科技有限公司
摘要：本发明公开了一种面向金融领域的语音数据分类分级方法及系统，涉及金融语音数据安全技术领域。所述方法包括：获取用于训练的多个语音数据，并对语音数据进行预处理，获取频率特征数据；对频率特征数据进行数据增强，获取数据增强后的声学特征；将多个声学特征输入基于深度卷积神经网络的金融领域语音解析模型进行训练；将待识别语音数据对应的频率特征输入训练好的金融领域语音解析模型中，获取语音解析结果。本发明采用声学特征提取结合数据增强策略，提升了模型的泛化能力，通过直接从语音数据中进行分类和分级，能够在保证数据安全的前提下，显著提高语音处理效率和准确性。
主权项：1.一种面向金融领域的语音数据分类分级方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用于训练的多个语音数据，并对所述语音数据进行预处理，获取频率特征数据；对所述频率特征数据进行数据增强，获取数据增强后的声学特征；将多个声学特征输入基于深度卷积神经网络的金融领域语音解析模型进行训练，获取训练好的金融领域语音解析模型；将待识别语音数据对应的频率特征输入训练好的金融领域语音解析模型中，获取语音解析结果。
全文数据：
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百度查询： 哈尔滨理工大学 哈尔滨工业大学 中数(深圳)时代科技有限公司 面向金融领域的语音数据分类分级方法及系统
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