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基于层级多语音学特征融合模型的精神状态检测方法

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本发明公开了一种基于层级多语音学特征融合模型的精神状态检测方法，包括对原始语音数据进行预处理，以及语音学特征提取，得到语音学特征集；根据得到的语音学特征集输入建立的层级融合模型，进行特征水平融合和回答水平融合，得到所有样本的特征表示；将得到的样本的特征表示输入分类器进行样本的精神状态判定。本发明通过建立层级融合模型，利用设计的卷积神经网络从不同语音学特征中挖掘与精神状态相关的深度特征。并结合通道感知和经典的注意力机制，从特征的局部通道上以及不同特征全局水平上分配不同的权重，学习出不同特征不同的重要性，以及对不同的回答片段学习不同的权值，从而减少数据冗余对于检测效果的影响。

著录项

公开/公告号CN114023435A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-08

原文格式PDF
申请/专利权人合肥工业大学;
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申请/专利号CN202111284548.X
发明设计人郭艳蓉;周致远;郝世杰;洪日昌;
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申请日2021-11-01
分类号G16H50/20(20180101);G16H50/70(20180101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06K9/62(20220101);G10L25/03(20130101);G10L25/24(20130101);G10L25/30(20130101);G10L25/51(20130101);
代理机构34115 合肥天明专利事务所(普通合伙);
代理人娄岳
地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号
入库时间 2023-06-19 14:06:32

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2022-02-08

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