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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明公开了一种基于跨域迁移学习的小样本声音识别方法及系统，方法包括采集原始的声音信号；对采集的原始声音信号进行梅尔时频变换得到声音信号的梅尔语谱图；利用大量没有标注的梅尔语谱图和大量有标注的自然图像预训练神经网络模型，跨域地将模型针对自然图像的特征提取能力迁移到梅尔语谱图上；用一部分有标注的梅尔语谱图的时频多空间特征来进一步地训练第二步预训练得到的神经网络模型，建立声音识别模型；模型的跨域双阶段预训练使得模型逐渐适应声音数据的语谱图，提高鲁棒性和特征提取能力，增强泛化性以及判别能力；基于时频多空间特征提取的声音识别模型包括深度卷积网络和循环神经网络两部分，能提升识别的精确性和模型的稳定性。
主权项：1.一种基于跨域迁移学习的小样本声音识别方法，其特征在于，包括以下步骤：对采集的原始声音信号进行梅尔时频变换得到声音信号的梅尔语谱图，将所述梅尔语谱图输入所建立的声音识别模型，基于声音识别模型提取出梅尔语谱图的时频域、时域和频域的特征，对所述语谱图时频域、时域和频域的特征进行拼接送入一个全连接层得到最后的声音信号识别结果；所述声音识别模型训练包括以下步骤：采集原始的声音信号，并对其中一部分数据进行标注；对采集的原始声音信号进行梅尔时频变换得到声音信号的梅尔语谱图，同时收集大量有标注的自然图像数据；利用所采集没有标注的梅尔语谱图和有标注的自然图像预训练深度神经网络，基于迁移学习和对比学习算法实现跨域地将模型针对自然图像的特征提取能力迁移到梅尔语谱图上，得到预训练后的深度神经网络；基于时频多空间特征提取的声音识别模型提取出有标注的梅尔语谱图的时频多空间特征来进一步地训练预训练得到的深度神经网络，得到最终的声音识别模型；所述声音识别模型包括深度卷积网络和循环神经网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种基于跨域迁移学习的小样本声音识别方法及系统
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