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摘 要:本发明提出了一种基于挤压和激励残差网络(Squeeze-And-Excitation Residual Neural Network,简写SE-ResNet)的歌声检测方法。该方法包括以下步骤:构建挤压和激励残差网络;构造音乐数据集;把音乐数据集转换成图像集;用训练图像集分别训练构建的网络;用测试图像集分别测试训练好的各网络;选择测试正确率最高的网络为最终的歌声检测网络;用选定的网络对被检测的音频文件进行歌声检测。本发明通过深度残差网络隐含提取不同层次的歌声特征,并能利用嵌入的挤压和激励模块的自适应注意力特性判断这些特征的重要性,进而鉴别歌声。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010164594.5 | 专利名称: | 一种基于挤压和激励残差网络的歌声检测方法 |
申请日: | 2020-03-11 | 申请/专利权人 | 金陵科技学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江宁区弘景大道99号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/68搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2020-07-10 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111400540A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |