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摘 要:本发明提出了一种基于attention机制的高精度设备源识别方法。首先,提出在attention机制中加入卷积池化操作来提升特征的表征性,卷积池化层经过训练可以更好的捕捉设备源特征;其次,提出attention机制,使用神经网络为每一种特征自主学习一个权重,从而剔除原始特征数据的冗余信息和干扰数据,实现特征数据的精简;最后,本发明对将MFCC、高斯超矢量和i‑vector三种常见的特征作为设备源特征,并结合attention机制和深度神经网络,用于解决单一特征的局限性。本发明的设备源识别方法与传统设备源识别方法相比能够有效提升系统的识别性能,优化了系统结构,提高了相应设备源识别产品的竞争力。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010479743.7 | 专利名称: | 一种基于attention机制的高精度设备源识别方法 |
申请日: | 2020-05-29 | 申请/专利权人 | 湖北工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区南李路28号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/2415搜分类 高精度搜索 |
公开/公告日: | 2023-09-19 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111666996B | 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 |