发明专利 已授权

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

📄 申请号:CN201910319987.6 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2019-04-19
公开号
CN110047506A
公开日
2019-07-23
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

智能安防, 音频监控, 多媒体检索, 智慧城市, 工业声学监测

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。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

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