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申请/专利权人：杭州贵禾科技有限公司

摘要：本申请涉及智能化检测领域，具体涉及一种通话质量智能检测方法、装置及存储介质。其采用基于深度学习的人工智能技术对音频通道中的语音信号进行细粒度的信号分析，以挖掘出局部时间尺度的信号波形特征，进而基于各个信号片段波形特征之间的时域关联和特征显著性来进行特征聚合，以获取语音信号的全局时域核心特征表示，并以此来进行通话质量的智能检测。这样，可以有效提高语音质量评估精度，提升检测效率，实现更准确、更适应性强的通话质量检测。

主权项：1.一种通话质量智能检测方法，其特征在于，包括：获取音频通道中的语音信号；对所述语音信号进行基于局部时间尺度的信号波形特征提取以得到语音信号片段波形特征图的序列；将所述语音信号片段波形特征图的序列中的各个语音信号片段波形特征图分别输入基于跨通道交叉的特征空间结构保持自关注强化模块以得到强化语音信号片段波形特征图的序列；对所述强化语音信号片段波形特征图的序列进行特征精简聚合处理以得到语音信号波形特征聚合表示向量；基于所述语音信号波形特征聚合表示向量，确定通信质量的检测结果；其中，将所述语音信号片段波形特征图的序列中的各个语音信号片段波形特征图分别输入基于跨通道交叉的特征空间结构保持自关注强化模块以得到强化语音信号片段波形特征图的序列，包括：对所述语音信号片段波形特征图进行层归一化以得到归一化语音信号片段波形特征图；对所述归一化语音信号片段波形特征图进行点卷积处理以得到语音信号波形特征通道上下文关联表示特征图；对所述语音信号波形特征通道上下文关联表示特征图进行卷积编码以得到语音信号波形特征空间上下文关联表示特征图；复制所述语音信号波形特征空间上下文关联表示特征图以得到备份语音信号波形特征空间上下文关联表示特征图；对所述语音信号波形特征通道上下文关联表示特征图、所述语音信号波形特征空间上下文关联表示特征图和所述备份语音信号波形特征空间上下文关联表示特征图进行特征形状重塑以得到语音信号波形特征通道上下文关联表示特征矩阵、语音信号波形特征空间上下文关联表示特征矩阵和备份语音信号波形特征空间上下文关联表示特征矩阵；计算所述语音信号波形特征通道上下文关联表示特征矩阵和所述语音信号波形特征空间上下文关联表示特征矩阵之间的跨通道交叉协方差矩阵；使用Softmax函数对所述跨通道交叉协方差矩阵进行激活以得到语音信号波形特征全局交互注意力矩阵；计算所述备份语音信号波形特征空间上下文关联表示特征矩阵与所述语音信号波形特征全局交互注意力矩阵之间的乘积以得到注意力强化语音信号波形特征表示矩阵；对所述注意力强化语音信号波形特征表示矩阵进行特征形状重塑以得到所述强化语音信号片段波形特征图。

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