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申请/专利权人：绍兴大明电力建设有限公司

摘要：本发明提供了工程施工安全监控技术领域的一种基于DCN深度交叉网络的声纹识别方法，包括：步骤S1、获取工程施工过程中大量的历史声纹数据，基于各历史声纹数据构建数据集，将数据集划分为训练集、验证集以及测试集；步骤S2、基于DCN创建一声纹识别模型；步骤S3、通过训练集对声纹识别模型进行训练，通过验证集对训练后的声纹识别模型进行验证；步骤S4、通过测试集对验证后的声纹识别模型进行测试，并不断优化声纹识别模型的损失函数以及超参数；步骤S5、通过声纹传感器阵列从工程施工场地采集施工机械发出的声纹模拟信号，将声纹模拟信号转换为声纹数字信号后输入测试后的声纹识别模型，以进行声纹识别。本发明的优点在于：极大的提升了声纹识别准确性。

主权项：1.一种基于DCN深度交叉网络的声纹识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、获取工程施工过程中大量的历史声纹数据，基于各所述历史声纹数据构建数据集，将所述数据集划分为训练集、验证集以及测试集；步骤S2、基于DCN创建一声纹识别模型；所述声纹识别模型包括一输入层、一嵌入层、一堆叠层、一交叉网络层、一深度网络层以及一输出层；所述嵌入层的输入端与输入层的输出端连接，输出端与堆叠层的输入端连接；所述堆叠层的输入端与输入层的输出端连接；所述交叉网络层的输入端与堆叠层的输出端连接，输出端与输出层的输入端连接；所述深度网络层的输入端与堆叠层的输出端连接，输出端与输出层的输入端连接；所述交叉网络层用于从堆叠层输出的组合特征向量中提取交叉特征向量： 其中，xl+1表示交叉网络层的第l+1层输出的交叉特征向量，xl+1∈Rd，R表示实数，d表示交叉特征向量的特征维度；xl表示交叉网络层的第l层输出的交叉特征向量，xl∈Rd；x0表示堆叠层输出的组合特征向量；表示xl的转置；wl和bl均表示交叉网络层的第l层的网络参数，且wl,bl∈Rd；步骤S3、通过所述训练集对声纹识别模型进行训练，通过所述验证集对训练后的声纹识别模型进行验证；步骤S4、通过所述测试集对验证后的声纹识别模型进行测试，并不断优化所述声纹识别模型的损失函数以及超参数；步骤S5、通过声纹传感器阵列从工程施工场地采集施工机械发出的声纹模拟信号，将所述声纹模拟信号转换为声纹数字信号后输入测试后的声纹识别模型，以进行声纹识别。

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