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摘 要:本发明公开了一种基于融合特征的加性噪声环境下手机来源识别方法,其将从傅里叶域中提取的MFCC特征、STFTSDF特征和从CQT域提取的CQTSDF特征组成的融合特征作为设备指纹,相较于单一特征能够更精确的表征设备区分信息;在训练阶段采用了多场景训练的方式,训练集中不仅有未添加场景噪声的干净的语音样本,还有含有不同场景噪声类型和噪声强度的含噪语音样本,训练得到的M分类模型具有通用性,并且对已知噪声场景和未知噪声场景的语音样本都能进行有效的手机来源识别;其使用深度学习的CNN模型来建立M分类模型,CNN模型不仅提升了对未添加场景噪声的干净的语音样本的来源识别准确性,而且大幅度提升了含噪语音样本的手机来源识别效果,噪声鲁棒性强。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910231119.2 | 专利名称: | 一种基于融合特征的加性噪声环境下手机来源识别方法 |
申请日: | 2019-03-26 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G10L25/51搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 16000.0元 | |
公开/公告号: | 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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
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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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 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |