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申请/专利权人：北京猿力未来科技有限公司
摘要：本申请提供一种人声音频识别模型训练方法、音频分类方法和系统。其中，人声音频识别模型训练方法，包括：获得训练音频中的子音频的时频二维图，并作为神经网络的输入得到子音频属于特定分类的概率值；利用所述子音频属于特定分类的概率值与预设的子音频的分类优化神经网络参数，使神经网络得到的子音频所述属于特定分类的概率值向所述预设的子音频分类收敛。采用本发明提供的方法能够识别人声音频的分类。
主权项：1.一种人声音频识别模型训练方法，其特征在于，包括：获得训练音频中的子音频的时频二维图，并作为神经网络的输入得到子音频属于特定分类的概率值；利用所述子音频属于特定分类的概率值与预设的子音频的分类优化神经网络参数，使神经网络得到的子音频所述属于特定分类的概率值向所述预设的子音频分类收敛；所述方法还包括：获得多个预设分类的原始音频中的人声音频；对人声音频进行切分得到相应预设分类的子音频；将不同预设分类的子音频进行拼接得到训练音频；其中，所述预设分类的原始音频包括：自主发布的幼儿、成人录音任务录制的音频，并进行人工审核对录制音频为幼儿或成人人声进行分类标记；所述方法还包括，经过训练的神经网络计算子音频属于特定分类的概率值，根据所述概率值得到原始音频属于特定分类的权重值，并基于该权重值确定报酬；其中，所述录音任务中的幼儿音频的用户权益报酬通过以下方法确定：查询用户id的日志记录，获得前α条原始音频的识别结果；若所述前α条原始音频的识别结果中，存在某条原始音频分类幼儿概率大于判决门限的上限值，则所述用户权益报酬为；其中，α为宽容度因子，为标准报酬；若所述前α条原始音频的识别结果中，不存在任何一条原始音频分类幼儿概率大于判决门限的上限值，判断当前原始音频的归一化概率是否低于判决门限的下限值；其中，，表示神经网络输出的第个子音频分类为幼儿的概率，n为子音频个数；当所述归一化概率低于所述判决门限的下限值时，所述用户权益报酬为0；当所述归一化概率不低于所述判决门限的下限值时，所述用户权益报酬为：；或者，设置幼儿音频的判决门限Tr，若pi＞Tr，pi=1，若pi＜Tr，pi=0，所述用户权益报酬为。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京猿力未来科技有限公司 一种人声音频识别模型训练方法、音频分类方法和系统
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