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公开(公告)号：CN114141239A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111435113.0
申请日：2021-11-29
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级深度学习模型的语音短指令识别方法及系统。本发明以手机实测的数据为基础，将连续短指令数据手动分段为短指令片段；其次根据分帧、加窗、短时傅里叶变换得到梅尔语谱图，使用梅尔滤波器、取对数后平方、离散余弦变换操作得到梅尔倒频谱系数特征；最后将梅尔语谱图和梅尔倒频谱系数作为特征，使用卷积神经网络进行分类识别。通过本发明的方法，不需要进行降噪等操作便可实现短指令的自动识别。
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