| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 41 | 用于免提通信的音频源分类 | CN202410291992.1 | 2024-03-14 | CN118675539A | 2024-09-20 | J·亚瑟 |
| 本公开提供了用于音频信号处理的方法、设备和系统。本实现方式更具体地涉及利用多通道音频信号进行音频源分类的语音增强技术。在一些方面，语音增强系统可以包括自适应滤波器、特征提取器和特征分类器。自适应滤波器被配置为经由至少第一麦克风和第二麦克风接收多通道音频信号，并且基于多通道音频信号确定麦克风之间的相对脉冲响应(ReIR)。特征提取器被配置为至少部分地基于ReIR的峰值从ReIR提取特征集合。特征分类器被配置为基于高斯混合模型(GMM)将该特征集合分类为与目标源或干扰项源相关联。 | ||||||
| 42 | 一种音频分类方法、装置、存储介质 | CN202311391883.9 | 2023-10-25 | CN117496998A | 2024-02-02 | 白宁 |
| 本申请实施例提供一种音频分类方法、装置和存储介质。本申请实施例可以获取目标音频数据信号；对目标音频数据信号进行第一特征提取，得到对应的多维MFCC特征向量；通过预训练的深度神经网络模型对多维MFCC特征向量进行第二特征提取，得到对应的高层特征；通过稀疏编码算法对高层特征进行第三特征提取，得到高层特征对应的稀疏表示特征；将稀疏表示特征输入分类器，输出分类结果。由于对采集到的音频数据信号进行了两次高层维度的特征提取，得到分类效果更为准确。 | ||||||
| 43 | 一种音频节目分类的修正方法 | CN201911269615.3 | 2019-12-11 | CN111177454B | 2023-05-30 | 杜春河; 丁宁 |
| 本发明公开了一种音频节目分类的修正方法，包括：建立fasttext分类模型；通过fasttext分类模型对未分类的新音频节目进行第一次分类；判断新音频节目通过fasttext分类模型得出的第一次分类是否正确；若第一次分类不正确，则进行重新分类。可修正音频节目的分类信息，提高音频节目分类的正确率。 | ||||||
| 44 | 测量雷达、超声或音频分类器的性能 | CN202210411280.X | 2022-04-19 | CN115221938A | 2022-10-21 | K·帕特尔 |
| 测量雷达、超声或音频分类器的性能。谱包括已经从雷达、超声或音频信号中导出的至少一个测量量对空间坐标的依赖性，并且分类器被配置为将雷达、超声或音频谱映射到关于给定分类的类的分类评分集合，所述方法包括以下步骤：·提供测试雷达、超声或音频谱集合，其形成共同分布或流形的一部分和/或定义共同分布或流形；·获得至少一个评估谱，其○是至少一个测试谱的修改，其具有与该至少一个测试谱基本上相同的语义内容，和/或○不形成共同分布或流形的一部分；·借助于给定分类器，将所述至少一个评估谱映射到评估分类评分集合；和·基于所述评估分类评分集合和/或在处理评估谱期间由给定分类器产生的另外结果来确定所寻求性能。 | ||||||
| 45 | 音频分类方法、装置及存储介质 | CN201811632676.7 | 2018-12-29 | CN109671425B | 2021-04-06 | 劳振锋 |
| 本发明公开了一种音频分类方法、装置及存储介质，属于互联网技术领域。方法包括：获取目标音频信息中的至少一个目标音频片段；对至少一个目标音频片段进行高通滤波和特征提取，得到至少一个目标音频片段对应的至少一个音频特征；基于音频分类模型和至少一个音频特征，确定至少一个目标音频片段的分类标识，根据至少一个目标音频片段的分类标识，确定目标音频信息的分类标识；第一标识用于指示对应的音频信息为正常音频信息，第二标识用于指示对应的音频信息为敏感音频信息。在确定目标音频信息的分类标识之前进行高通滤波，能将目标音频信息的低频噪声滤除，因此不会出现将低频噪声确定为敏感音频信息的情况，提高了音频分类的精确度。 | ||||||
| 46 | 一种音频分类方法、装置及存储介质 | CN202011324279.0 | 2020-11-23 | CN112380382A | 2021-02-19 | 张文文; 李岩; 姜涛 |
| 本申请公开了一种音频分类方法、装置及存储介质，涉及音频处理领域，以挖掘出当前最新的，播放热度高的歌曲。该方法中，通过目标音频的音频指纹获取对应的音频检索资源，并将目标指纹分别与对应的音频检索资源进行指纹匹配，从而得到目标指纹的待分类音频集合。将目标音频与待分类音频集合中的各待分类音频进行分类，得到分类结果。这样，通过对目标音频的音频分类，可以得到目标音频分类后的音频，从而在较多的音频内容中，提高音频分类的准确性。 | ||||||
| 47 | 一种音频分类方法和装置 | CN201910209502.8 | 2019-03-19 | CN111724810A | 2020-09-29 | 郝婧; 陈家旭; 孙海鸣; 谢迪; 浦世亮 |
| 本申请提供一种音频分类方法和装置，该方法包括：将原始音频数据输入预先训练的音频分类网络模型的第一特征提取网络，以得到所述原始音频数据的类频谱特征；将所述类频谱特征转换为二维音频特征输入到所述预先训练的音频分类网络模型的第二特征提取网络，以得到所述原始音频数据的网络深度特征；将所述原始音频数据的网络深度特征输入到所述预先训练的音频分类网络模型的分类网络，以得到所述原始音频数据的分类结果。该方法可以简化音频分类的操作，提高音频分类的效率。 | ||||||
| 48 | 一种人工机器结合的音频分类方法 | CN201911249674.4 | 2019-12-09 | CN111125421A | 2020-05-08 | 杜春河; 丁宁 |
| 本发明公开了一种人工机器结合的音频分类方法，包括：建立节目库，对节目库中的节目进行人工分类；从待分类节目中读取节目信息；查找节目库已分类节目中是否有与待分类节目内容相同的节目；若节目库已分类节目中有与待分类节目内容相同的节目，则将待分类节目分类为与已分类节目同样的分类。提高分类效率、节约成本。 | ||||||
| 49 | 用于语音唤醒的音频的语音分类 | CN201910420552.0 | 2019-05-20 | CN110634507A | 2019-12-31 | 玛西耶·穆金林斯基; 托比亚斯·博克雷 |
| 本公开涉及用于语音唤醒的音频的语音分类。语音或非语音检测技术被讨论并且包括：使用来自声学模型的概率分数来更新语音模式模型以生成语音模式模型的每个状态的分数，使得语音模式模型包括具有多个自回路的第一非语音状态、在第一非语音状态之后的多个语音状态、以及在语音状态之后的第二非语音状态，其中每个自回路与概率分数中的非语音概率分数相关联；以及基于第一非语音状态的分数和多个语音状态中的最后语音状态的分数的比较来检测语音。 | ||||||
| 50 | 一种基于SVM的音频分类方法及系统 | CN201811581291.2 | 2018-12-24 | CN109766929A | 2019-05-17 | 韦鹏程; 姜娇; 周震 |
| 本发明属于音频数据分析技术领域，公开了一种基于SVM的音频分类方法及系统，音频自动分类和分割是在音频中提取结构化信息和语义内容的重要手段，是理解、分析和检索音频内容的基础；从本质上说，音频数据的分类是一个模式识别问题，它包括两个基本方面：特征提取选择和分类；如何在音频信号中提取最能代表音频信号特征的信息，对于音频分类是至关重要的；音频特征提取可以基于音频帧的特征分析和提取方法，以及基于音频的特征分析和提取方法；在提取这些特性的方法中，分别使用时域特性和频域特性来提取音频的特性。本发明基于SVM的音频分类算法具有良好的分类效果，平滑的音频分割结果更加准确。 | ||||||
| 51 | 对音频资料进行快速分类的方法 | CN201810096091.1 | 2018-01-31 | CN108334598A | 2018-07-27 | 崔崇明 |
| 本发明公开了对音频资料进行快速分类的方法，包括以下步骤：S1：提取音频资料的波形特征；S2：选取音频资料波形特征的选取半径，并以选取半径作为参数对音频资料进行聚类；S3：根据聚类结果对音频资料进行分类。本发明对音频资料进行快速分类的方法，通过聚类对音频资料进行分类，可以有效的提高音频资料分类的速度，并且可以全部通过软件自动实现，从而极大的降低了分类成本。 | ||||||
| 52 | 解码器之后的音频信号分类和后处理 | CN201680052076.6 | 2016-08-11 | CN107949881A | 2018-04-20 | 苏巴辛格哈·夏敏达·苏巴辛格哈; 维韦克·拉金德朗; 文卡塔·萨伯拉曼亚姆·强卓·赛克哈尔·奇; 比亚姆; 文卡特拉曼·阿蒂; 普拉文·库马尔·拉马达斯; 丹尼尔·贾里德·辛德尔; 斯特凡那·皮埃尔·维莱特 |
| 一种装置包含解码器，所述解码器配置成在解码器处接收经编码音频信号并基于所述经编码音频信号而产生合成信号。所述装置进一步包含分类器，所述分类器配置成基于从所述经编码音频信号确定的至少一个参数而对所述合成信号进行分类。 | ||||||
| 53 | 一种结合PLSA和AT的音频事件分类方法 | CN201510114394.8 | 2015-03-16 | CN104731890B | 2017-12-12 | 冷严; 李登旺; 程传福; 万洪林; 王晶晶; 方敬; 徐新艳 |
| 本发明公开了一种结合PLSA和AT的音频事件分类方法，该方法在训练阶段用训练样本训练PLSA模型和AT模型；在分类阶段，对于待分类的音频文档，首先用PLSA模型求得文档中潜在的音频事件，然后用AT模型从潜在音频事件中找出若干音频事件作为分类结果。本发明提出的结合PLSA和AT的音频事件分类方法既能很好地分类纯净音频事件，又能很好地分类混叠音频事件，而且在分类混叠音频事件时能识别出其中的多个音频事件，而不仅仅是识别出其中的一个音频事件。 | ||||||
| 54 | 使用分类器将音频话语映射至动作 | CN201710264657.2 | 2013-06-26 | CN107256706A | 2017-10-17 | P.J.莫雷诺门吉巴; M.詹舍; F.比亚迪 |
| 一种计算设备包括：具有输入部件的用户接口；和处理器，其配置为：接收音频话语；基于话语确定文本串；基于文本串确定串特征矢量；接收传感器数据；基于传感器数据确定传感器特征矢量；确定识别的动作；以及生成分类器，其中分类器具有对应于串特征矢量中的至少一个串特征的串特征标准，具有对应于传感器特征矢量中的至少一个传感器特征的传感器特征标准，且对应于识别的动作。其中话语是第一话语，文本串是第一文本串，串特征矢量是第一串特征矢量，该处理器进一步配置为：接收第二话语；基于第二话语确定第二文本串；基于第二文本串确定第二串特征矢量；以及对分类器进行修改而使得串特征标准进一步对应于第二串特征矢量中的至少一个串特征。 | ||||||
| 55 | 一种音频信号分类方法和装置 | CN201610860627.3 | 2013-08-06 | CN106409313A | 2017-02-15 | 王喆 |
| 本发明实施例公开了一种音频信号分类方法和装置，用于对输入的音频信号进行分类，该方法包括：根据当前音频帧的声音活动性，确定是否获得当前音频帧的频谱波动并存储于频谱波动存储器中，其中，所述频谱波动表示音频信号的频谱的能量波动；根据音频帧是否为敲击音乐或历史音频帧的活动性，更新频谱波动存储器中存储的频谱波动；根据频谱波动存储器中存储的频谱波动的部分或全部有效数据的统计量，将所述当前音频帧分类为语音帧或者音乐帧。 | ||||||
| 56 | 一种音频信号分类方法和装置 | CN201610867997.X | 2013-08-06 | CN106409310A | 2017-02-15 | 王喆 |
| 本发明实施例公开了一种音频信号分类方法和装置，用于对输入的音频信号进行分类，该方法包括：根据当前音频帧的声音活动性，确定是否获得当前音频帧的频谱波动并存储于频谱波动存储器中，其中，所述频谱波动表示音频信号的频谱的能量波动；根据音频帧是否为敲击音乐或历史音频帧的活动性，更新频谱波动存储器中存储的频谱波动；根据频谱波动存储器中存储的频谱波动的部分或全部有效数据的统计量，将所述当前音频帧分类为语音帧或者音乐帧。 | ||||||
| 57 | 一种音频分类方法及装置 | CN201310358878.8 | 2013-08-16 | CN104091594B | 2016-10-19 | 赵伟峰 |
| 本发明实施例提供一种音频分类方法及装置，其中的方法可包括：对待分类的音频文件进行Pitch检测，获得所述音频文件的Pitch序列；根据所述Pitch序列，查找所述音频文件的主音；根据所述音频文件的主音，对所述音频文件进行调式检测以确定所述音频文件的类别。本发明可降低音频文件的分类成本，提高分类效率，提升智能性。 | ||||||
| 58 | 一种音频分类方法及装置 | CN201610279778.X | 2016-04-28 | CN105788592A | 2016-07-20 | 张利 |
| 本发明实施例提供一种音频分类方法及装置。其中，方法包括：根据收集的训练数据，基于深度神经网络训练得到音频分类模型；对音频数据提取音频特征；将所述音频特征输入所述音频分类模型，输出得到所述音频数据的分类结果；所述分类结果包括：录音音频、语音搜歌音频和哼唱音频。本发明实施例可以解决现有技术中对哼唱音频和语音搜歌音频之间的分类正确率较低的问题，提高音频分类的准确率，进而可以提高搜索歌曲的准确率。 | ||||||
| 59 | 用于音频分类和处理的装置和方法 | CN201480018590.9 | 2014-03-25 | CN105074822A | 2015-11-18 | 芦烈; A·J·希菲尔德; 王珺 |
| 公开了用于音频分类和处理的装置和方法。在一个实施例中，音频处理装置包括：音频分类器，用于实时地将音频信号分类为至少一种音频类型；音频改进设备，用于改进听众的体验；以及调整单元，用于基于所述至少一种音频类型的置信度值以连续的方式调整音频改进设备的至少一个参数。 | ||||||
| 60 | 音频环境分类的系统和方法 | CN201380058948.6 | 2013-10-25 | CN104781875A | 2015-07-15 | 里昂纳德·亨利·葛罗科普 |
| 本发明揭示分类音频环境的系统和方法。在一个实施例中，一种分类音频环境的方法包括根据第一时间间隔对所述音频环境进行取样以获得经取样音频数据，计算所述经取样音频数据的特征，根据第二时间间隔从所述经取样音频数据的所述特征中推断音频群集标识符，以及根据第三时间间隔使用所述经取样音频数据的所述特征更新音频环境模型。 | ||||||
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