一种基于深度神经网络的声学特征动态提取方法

    公开(公告)号:CN119274543A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411113422.X

    申请日:2024-08-14

    Abstract: 本发明涉及声学动态提取技术领域,具体地说,涉及一种基于深度神经网络的声学特征动态提取方法。其包括以下步骤:S1、对音频数据进行预处理,将音频数据分帧;S2、将分帧后的音频信号进行傅里叶变换,使其从时域信号转换到频域信号并得到频谱图;S3、对频谱图进行预处理,将预处理后频谱图作为深度神经网络的输入;S4、在深度神经网络中使用一阶和二阶差分参数实现动态特征提取,再将一阶和二阶差分参数组合成特征向量输入深度神经网络;S5、将提取的特征序列通过序列标注的方法输出音频信号中的时间变化信息;深度神经网络不仅能够自动提取声学特征,还能捕捉这些特征在时间序列上的动态变化,有利于对声学场景的理解和分类准确。

    一种特定场景语音内容识别优化方法

    公开(公告)号:CN117095673A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202310830037.6

    申请日:2023-07-07

    Abstract: 本发明涉及语音识别领域,尤其为一种特定场景语音内容识别优化方法,包括如下步骤:包括如下步骤:S1:使用网络爬虫技术对网络中特定场景的语音进行爬取,获得初始语音数据;S2:提取初始语音数据并对初始语音数据进行数据预处理获得预处理数据;S3:通过卷积神经网络训练实用模型,对预处理数据进行语音识别并生成初始文本;S4:使用文本规范算法对初始文本进行文本润色保证输出最终文本的正确性。本发明通过对获取的语音进行预处理起到数据增强的作用保证了数据不失真,在获取到不失真的数据后对其进行特征提取确保了工作速度,对提取出的初始文本进行文本规范算法用常见的文本代替初始文本中出现的非人类语言,保证最后出现的文本不会出现错误。

    基于互联网的音视频识别系统
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118573916A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410653553.0

    申请日:2024-05-24

    Abstract: 本发明属于音视频识别技术领域,尤其是一种基于互联网的音视频识别系统,针对现有的音视频识别系统在使用过程中,不便于对音视频内容进行实时智能识别监管,从而导致音视频内容质量无法得到保障的问题,现提出如下方案,其包括互联网模块;采集模块,所述采集模块与互联网模块连接,所述采集模块连接有信号处理模块,信号处理模块连接有特征提取模块,所述特征提取模块连接有分类模块,所述分类模块连接有智能识别模块;获取模块,所述获取模块连接有传输模块,所述传输模块连接有数据库模块,所述数据库模块连接有管理模块,本发明能够在使用过程中,便于对音视频内容进行实时智能识别监管,从而可以有效保障音视频内容质量。

    一种移动应用的安全风险评估方法及系统

    公开(公告)号:CN119004488A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202411463942.3

    申请日:2024-10-21

    Abstract: 本申请公开了一种移动应用的安全风险评估方法及系统,涉及安全风险评估领域,其包括数据获取模块、访问数据分析模块一、访问数据分析模块二和综合安全风险分析评估模块,通过对目标移动应用的应用数据的访问数据进行获取并结合各类应用数据的数据安全等级进行综合分析,有效的提高了对目标移动应用自身数据安全评估的准确性,通过分析目标移动应用对目标移动设备的基础数据访问信息进行有效评估,并结合目标移动应用自身数据安全评估结果进行综合评估,有效提高了对目标移动应用安全风险的全面性和准确性。

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