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申请/专利权人：成都启英泰伦科技有限公司
摘要：一种基于卷积神经网络的鲁棒性鼾声检测方法及系统，所述方法包括如下步骤：S1.构建包括远场环境的鼾声数据集；S2.提取鼾声数据集中的梅尔倒谱系数特征作为训练样本；S3.以梅尔倒谱系数特征作为输入，引用ECAPA‑TDNN残差卷积神经网络结构提取音频深层特征；S4.以步骤S3得到的音频深层特征输入二分类器进行判断是否为目标鼾声,进行迭代训练，得到鼾声检测模型；S5.使用训练完成的鼾声检测模型对环境音频进行实时检测。本发明公开的鼾声检测方法利用轻量级残差神经网络的特征提取，构建出一种具有鲁棒性的轻量化鼾声检测模型，有效提升当前检测方法的在中远距离下的检测率。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的鲁棒性鼾声检测方法，其特征在于,包括如下步骤：S1.构建包括远场环境的鼾声数据集；S2.提取鼾声数据集中的梅尔倒谱系数特征作为训练样本；S3.以梅尔倒谱系数特征作为输入，引用ECAPA-TDNN残差卷积神经网络结构提取音频深层特征；所述ECAPA-TDNN残差卷积神经网络包括依次连接的一维卷积编码层、多个一维残差激励网络层、特征融合层、注意力统计池化层和线性层；其中一维卷积编码层的输出端与多个一维残差激励网络层的输入端连接，多个一维残差激励网络层的输出端均与特征融合层的输入端连接；S4.以步骤S3得到的音频深层特征输入二分类器进行判断是否为目标鼾声,以输入的音频深层特征对应的梅尔倒谱系数特征为训练目标对所述残差卷积神经网络进行迭代训练，训练过程中对所述残差卷积神经网络进行网络参数更新，达到收敛条件后停止训练并保存残差卷积神经网络，得到鼾声检测模型；S5.使用训练完成的鼾声检测模型对环境音频进行实时检测。
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百度查询： 成都启英泰伦科技有限公司 一种基于卷积神经网络的鲁棒性鼾声检测方法及系统
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