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公开(公告)号：CN111785262B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202010578989.X
申请日：2020-06-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于残差网络及融合特征的说话人年龄性别分类方法，本发明将MFCC参数和基频F0结合，将它们的复合特征作为说话人性别年龄分类的语音特征；本发明采用卷积残差网络训练说话人性别年龄识别模型，残差网络解决了深度神经网络中，因为网络层次的加深导致的梯度爆炸和消失，使得在训练中能够使用更深的网络，提取出更深层的语音特征，从而提高识别的准确度。本发明根据说话人的性别年龄，仅仅将说话人分为(未成年男女 ＝55)共六个分类，以提高识别度。
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公开(公告)号：CN110956965A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911276190.9
申请日：2019-12-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于声纹识别的个性化智能家居安全控制系统及方法，可以基于用户声纹判定该用户是否为家庭合法用户，并且基于声纹的指令检测免去了用户语言、语气和方言所带来的干扰，使得控制系统的普适性和鲁棒性都有了较大的提升。同时，本发明提供的属性分类功能扩充了智能家居安全系统的个性化服务功能，使得非认证用户也能享受主人预设的家居模块。此外，本发明在语音预处理中给出的措施大大减少了环境噪音给语音识别带来的干扰，使用户指令能更高效准确的被系统识别。
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公开(公告)号：CN111785262A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010578989.X
申请日：2020-06-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于残差网络及融合特征的说话人年龄性别分类方法，本发明将MFCC参数和基频F0结合，将它们的复合特征作为说话人性别年龄分类的语音特征；本发明采用卷积残差网络训练说话人性别年龄识别模型，残差网络解决了深度神经网络中，因为网络层次的加深导致的梯度爆炸和消失，使得在训练中能够使用更深的网络，提取出更深层的语音特征，从而提高识别的准确度。本发明根据说话人的性别年龄，仅仅将说话人分为(未成年男女 ＝55)共六个分类，以提高识别度。
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