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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明基于语音脑机接口的解码研究，公开了一种语音脑机接口中连续解码指导下的离散解码方法。该方法使用了连续解码系统和离散解码系统共存的深度学习模型，先训练连续解码声学信息中的梅尔谱，基频，以及非周期性信号等信息，然后利用连续解码提取的特征，对离散解码进行指导性，迁移式的训练，最终也完成离散解码的训练也就是分类任务。这样的离散解码性能要远高于单纯的离散解码结果，同时已经训练的连续解码输出的基频等信号，可以作为后续基于离散解码结果的语音合成系统的调节输入，增强离散解码结果的语音合成的效果。
主权项：1.一种语音脑机接口中连续解码指导下的离散解码方法，其特征在于，包括以下步骤：1脑活动信号预处理后，得到不同通道、不同频段的时间序列集C*F*T，输入到解码模型中，所述解码模型包括依次设置的连续解码模块和离散解码模块；其中，C为脑信号通道数；F为不同频段；T为时长；2连续解码模块使用多通道2D-CNN网络提取输入时间序列集C*F*T的空间特征和频率特征，再以LSTM提取时序上的特征，将空间特征、频率特征和时序上的特征映射到音频的声学特征；3离散解码模块再以1D-CNN网络对步骤2提取的空间特征、频率特征和时序上的特征进行降维，然后将降维后的特征映射到分类类别，得到分类结果；4计算步骤2输出的音频声学特征和实际的音频声学特征差异Vc，以及步骤3输出的分类结果和实际的分类的差异Vd，设置解码模型的损失函数L，L是Vc和Vd的线性组合，Vc权重系数λc和Vd权重系数λd进行动态变化，调整损失函数，更新解码模型的网络参数，得到优化后的解码模型；5将脑活动信号输入到优化后的解码模型，输出语言文本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种语音脑机接口中连续解码指导下的离散解码方法
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