公开(公告)号：CN105321525B

公开(公告)日：2019-02-22

申请号：CN201510638936.1

申请日：2015-09-30

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王珂 ,  孙瑞浩 ,  张鹤立 ,  李曦 ,  纪红

IPC: G10L25/24 ,  G10L25/30 ,  G10L25/84 ,  G10L15/06 ,  H04M7/00

Abstract: 本发明公开了一种降低VOIP通信资源开销的系统，包括输入层，卷积层，子采样层和输出层，每一层均由特征图谱构成，每一维特征图谱含有神经元；应用该系统降低VOIP通信资源开销的方法，具体为：一、训练卷积神经网络系统；二、初始化卷积神经网络系统；三、将待测语音输入VAD系统；四、按序每一帧提取语音特征参数MFCC及其一阶差分特征参数；五、将每一帧参数组成一维特征图谱带入卷积神经网络系统；六、卷积神经网络系统将按序输出待测语音每一帧的结果[x,y]，VAD系统判决并记录结果。优点在于：将卷积神经网络系统引入到VAD系统进行检测，降低VAD系统的误判率，节省计算时间和带宽，能够在保证通信质量的情况下减少VOIP的语音资源开销。

公开(公告)号：CN105321525A

公开(公告)日：2016-02-10

申请号：CN201510638936.1

申请日：2015-09-30

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王珂 ,  孙瑞浩 ,  张鹤立 ,  李曦 ,  纪红

IPC: G10L25/24 ,  G10L25/30 ,  G10L25/84 ,  G10L15/06

CPC classification number: G10L25/24 ,  G10L15/063 ,  G10L25/30 ,  G10L25/84

Abstract: 本发明公开了一种降低VOIP通信资源开销的系统，包括输入层，卷积层，子采样层和输出层，每一层均由特征图谱构成，每一维特征图谱含有神经元；应用该系统降低VOIP通信资源开销的方法，具体为：一、训练卷积神经网络系统；二、初始化卷积神经网络系统；三、将待测语音输入VAD系统；四、按序每一帧提取语音特征参数MFCC及其一阶差分特征参数；五、将每一帧参数组成一维特征图谱带入卷积神经网络系统；六、卷积神经网络系统将按序输出待测语音每一帧的结果[x,y]，VAD系统判决并记录结果。优点在于：将卷积神经网络系统引入到VAD系统进行检测，降低VAD系统的误判率，节省计算时间和带宽，能够在保证通信质量的情况下减少VOIP的语音资源开销。