公开(公告)号：CN111739542A

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN202010402845.9

申请日：2020-05-13

Applicant: 深圳市微纳感知计算技术有限公司

Inventor： 何志连 ,  王丹 ,  杨登舟 ,  刘永新

IPC: G10L17/26 ,  G10L25/18 ,  G10L25/51

Abstract: 本申请适用于计算机技术领域，提供了一种特征声音检测的方法，包括：获取初始音频数据；计算所述初始音频数据在预设频段的幅值谱；将所述幅值谱划分为预设数量的子带，根据各所述子带计算目标能量信息；若所述目标能量信息大于预设能量阈值，判定所述初始音频数据中包括特征声音。上述方法，计算得到各子带的目标能量信息，通过判断目标能量信息是否大于预设能量阈值，从而判定初始音频数据中是否包括特征声音，不需要采集大量的特征声音作为训练样本，节省了资源。不要需要经过大量的计算，在使用过程中对硬件的要求较低，也提高了特征声音检测的效率，减少了误检的概率。并且特征声音的检测不会受声音数据能量大小的影响，鲁棒性强。

公开(公告)号：CN111739542B

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202010402845.9

申请日：2020-05-13

Applicant: 深圳市微纳感知计算技术有限公司

Inventor： 何志连 ,  王丹 ,  杨登舟 ,  刘永新

IPC: G10L17/26 ,  G10L25/18 ,  G10L25/51

Abstract: 本申请适用于计算机技术领域，提供了一种特征声音检测的方法，包括：获取初始音频数据；计算所述初始音频数据在预设频段的幅值谱；将所述幅值谱划分为预设数量的子带，根据各所述子带计算目标能量信息；若所述目标能量信息大于预设能量阈值，判定所述初始音频数据中包括特征声音。上述方法，计算得到各子带的目标能量信息，通过判断目标能量信息是否大于预设能量阈值，从而判定初始音频数据中是否包括特征声音，不需要采集大量的特征声音作为训练样本，节省了资源。不要需要经过大量的计算，在使用过程中对硬件的要求较低，也提高了特征声音检测的效率，减少了误检的概率。并且特征声音的检测不会受声音数据能量大小的影响，鲁棒性强。