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申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司
摘要：机器学习用于预测从设备发出的声音的愉悦度。接收来自人类听审员的多个愉悦度评级，每个愉悦度评级对应于由一个或多个设备发出的多个声音中的相应一个声音。麦克风系统检测这些已评级声音的多个可测量的声音质量例如，响度、音调、锐度等。基于听审团愉悦度评级和对应的可测量的声音质量来训练回归预测模型。然后，麦克风系统检测未经听审团评级的未评级声音的可测量的声音质量。对未评级声音的可测量的声音质量执行经训练的回归预测模型，以产生未评级声音的预测愉悦度。
主权项：1.一种利用机器学习来预测从设备发出的声音的愉悦度的方法，所述方法包括：从一个或多个人类听审员接收多个愉悦度评级，每个愉悦度评级对应于由一个或多个设备发出的多个声音中的相应一个声音；经由麦克风系统检测多个可测量的声音质量，每个可测量的声音质量与所述多个声音中的相应一个声音相关联；对于每个相应的声音，基于其愉悦度评级及其对应的可测量的声音质量来训练回归预测模型，直到收敛产生经训练的回归预测模型；经由所述麦克风系统检测未评级声音的可测量的声音质量，其中，所述未评级声音尚未被所述一个或多个人类听审员评级；以及对所述未评级声音的可测量的声音质量执行经训练的回归预测模型，以产生多个预测的愉悦度差异评级，每个预测的愉悦度差异评级对应于所述未评级声音和所述多个声音中的相应一个声音之间的相应成对比较。
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百度查询： 罗伯特·博世有限公司 使用回归预测机器学习模型预测声音愉悦度
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