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一种基于卷积神经网络和多核学习SVM的关键音频检测方法
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发明专利
专利类型 -
已下证
专利状态 -
2019103199876
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2019103199876 | 专利名称 | 一种基于卷积神经网络和多核学习SVM的关键音频检测方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G10L25/48,G06K9/62,G06N3/04,G10L25/03,G10L25/30 |
| 申请人 | 杭州电子科技大学 | 申请地址 | 浙江省杭州市经济技术开发区白杨街道2号大街1158号 |
| 发明人 | 朱宸都 | 申请日期 | 2019-04-19 |
| 下证状态 | 已下证 | 更新时间 | 2026-09-23 17:33:30 |
| 专利摘要 | 本发明提出一种基于卷积神经网络和多核学习SVM的关键音频检测方法，包括步骤：S1：处理音频数据集，得到音频原始波形序列数据集和音频声谱图数据集；S2：建立提取音频原始波形序列特征的一维卷积神经网络和提取音频声谱图特征的二维卷积神经网络；S3：使用音频的原始波形序列数据集和声谱图数据集分别训练一维和二维卷积神经网络，得到对应的两个特征提取的网络模型；S4：输入音频的原始波形序列和声谱图分别至对应的两个网络模型，提取对应的特征；S5：输入两类特征至多核支持向量机，构建基于特征融合模型的核函数，进行音频分类。本发明所述检测方法将卷积神经网络从音频语谱图和音频原始波形中提取的特征进行融合，提高了检测识别准确率。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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