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申请/专利权人：广州番禺职业技术学院

摘要：本发明公开了一种用于婴儿啼哭的哭声检测方法、系统及装置，属于婴儿哭声检测技术领域，包括：通过对获取的哭声声音样本与非哭声声音样本进行标注，构建数据集；通过小波散射网络和短时傅里叶变换方法，分别提取数据集的声音特征，并获取声音特征对应的标签；构建具有2层深度可分离卷积层和2层全连层的深度神经网络，依据声音特征，依据交叉熵损失值进行训练，将标签作为输出特征，构建哭声识别模型；采集婴儿声音，通过小波散射网络和或短时傅里叶变换方法进行特征提取后，依据哭声识别模型，识别婴儿声音中的哭声代表的含义；本发明的技术设计检测准确率高，误触发少，为婴儿啼哭装置的研发，提供了新的技术支撑。

主权项：1.一种用于婴儿啼哭的哭声检测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过对获取的哭声声音样本与非哭声声音样本进行标注，构建数据集；通过小波散射网络和短时傅里叶变换方法，分别提取所述数据集的声音特征，并获取所述声音特征对应的标签；构建具有2层深度可分离卷积层和2层全连层的深度神经网络，依据所述声音特征，依据交叉熵损失值进行训练，将所述标签作为输出特征，构建哭声识别模型；采集婴儿声音，通过所述小波散射网络和所述短时傅里叶变换方法进行特征提取后，依据所述哭声识别模型，识别所述婴儿声音中的哭声，并依据所述哭声声音样本对应的标签，获取所述哭声代表的含义；在对哭声声音样本和非哭声声音样本进行标注的过程中，将每个所述哭声声音样本以及所述哭声声音样本对应的第一语义特征，进行标注，生成用于表征哭声声音以及所述哭声声音表达的语义的第一标签；将每个所述非哭声声音样本以及所述非哭声声音样本对应的第二语义特征，进行标注，生成用于表征非哭声声音以及所述非哭声声音表达的语义的第二标签；在获取第一标签和第二标签的过程中，根据所述哭声声音样本和所述非哭声声音样本的相似度，将相似度高的两个样本进行标注，生成用于表征相似度的第三标签；将所述第三标签，分别赋予所述第一标签和所述第二标签中，生成所述声音特征对应的标签；在提取声音特征的标签的过程中，通过所述小波散射网络，提取所述数据集的第一声音特征，以及所述第一声音特征对应的第一标签；通过所述短时傅里叶变换方法，提取所述数据集的第二声音特征，以及所述第二声音特征对应的第二标签；将所述第一标签和所述第二标签，作为所述声音特征的标签；在获取声音特征的标签的过程中，获取所述第一标签和所述第二标签中的重复标签；根据所述重复标签对应的所述第二声音特征对应的所述数据集，通过所述小波散射网络进行特征提取，获取第三标签，对所述第一标签的重复标签进行更新；在对第一标签的重复标签进行更新的过程中，删除第二标签的所述重复标签，与更新后的所述第一标签，生成所述声音特征对应的标签。

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