申请/专利权人：浙江大学

申请日：2020-03-31

公开（公告）日：2020-07-31

公开（公告）号：CN111477214A

主分类号：G10L15/06(20130101)

分类号：G10L15/06(20130101);G10L15/16(20060101);G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的驳回

法律状态：2023.12.29#发明专利申请公布后的驳回;2020.08.25#实质审查的生效;2020.07.31#公开

摘要：本发明公开了一种基于端到端深度卷积神经网络的关键词检测模型，属于语音识别领域中的关键词识别领域。所述模型使用固定长度的语音作为输入，经过MFCC特征提取之后转化为固定长度的二维特征，经过3层卷积，1层池化和2层全连接之后，最终在softmax层输出各命令词的置信度。本发明提出的模型，具有模型结构简单、训练方法简单、计算和内存开销较低、识别精度高、抗噪声性能较强的特点，更适合部署到嵌入式设备上。

主权项：1.一种基于端到端深度卷积神经网络的关键词检测模型，其特征在于所述模型使用固定长度的语音作为输入，经过MFCC特征提取之后转化为固定长度的二维特征，经过3层卷积，1层池化和2层全连接之后，最终在softmax层输出各命令词的置信度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于端到端深度卷积神经网络的关键词检测模型

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