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申请/专利权人：中国计量大学
摘要：本发明涉及语音识别与人工智能技术领域，尤其涉及一种用于判别咳嗽音的多分支模型系统的持续学习方法，包括：对待判别音频数据进行频谱分析，生成待判别音频数据的梅尔倒谱图；将梅尔倒谱图输入到能够扩展分支的多分支模型系统中，以得到最终的用于表示待判别音频数据是否为咳嗽音的二分类结果；其中，多分支模型系统包括n个并联的分支，并且n个并联的分支中每个分支均包括咳嗽音感知模型，其中，第n个分支中的咳嗽音感知模型是利用前n‑1个分支中的咳嗽音感知模型均判别错误的训练样本数据进行训练后得到的，从而能够解决现有技术中存在着的“遗忘”的问题。
主权项：1.一种用于判别咳嗽音的多分支模型系统的持续学习方法，其特征在于，包括：获取待判别音频数据；对所述待判别音频数据进行频谱分析，生成所述待判别音频数据的梅尔倒谱图；将所述梅尔倒谱图输入到能够扩展分支的所述多分支模型系统中进行二分类处理，以得到最终的用于表示所述待判别音频数据是否为咳嗽音的二分类结果；其中，所述多分支模型系统包括n个并联的分支，并且所述n个并联的分支中每个分支均包括咳嗽音感知模型，其中第2个分支中的咳嗽音感知模型是利用第1个分支中的咳嗽音感知模型判别错误的训练样本数据进行训练后得到的，以及第3个分支中的咳嗽音感知模型是利用前2个分支中的咳嗽音感知模型均判别错误的训练样本数据进行训练后得到的，以此类推，第n个分支中的咳嗽音感知模型是利用前n-1个分支中的咳嗽音感知模型均判别错误的训练样本数据进行训练后得到的，n为大于2的正整数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国计量大学 一种用于判别咳嗽音的多分支模型系统的持续学习方法
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