[發明專利]人工耳蝸聽覺場景識別方法在審
| 申請號： | 201811276582.0 | 申請日： | 2018-10-30 |
| 公開（公告）號： | CN109448702A | 公開（公告）日： | 2019-03-08 |
| 發明（設計）人： | 樊偉;劉新東;劉根芳;魏清 | 申請（專利權）人： | 上海力聲特醫學科技有限公司 |
| 主分類號： | G10L15/02 | 分類號： | G10L15/02;G10L15/06;G10L15/16;G10L15/26;G10L25/18;G10L25/45 |
| 代理公司： | 上海申浩律師事務所 31280 | 代理人： | 唐佳弟;秦華毅 |
| 地址： | 201318 *** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 聽覺場景 人工耳蝸 特征提取 程序模塊 語音處理器 場景 預處理程序模塊 預處理 信號處理模塊 輸出 場景識別 刺激信號 加窗處理 信號處理 音樂場景 語音信號 語音增強 噪聲環境 可懂度 概率 分幀 預設 植入 匹配 運算 判定 相符 | ||
1.一種人工耳蝸聽覺場景識別方法，其包括如下步驟：(A)預處理程序模塊將聲音信號進行分幀與加窗處理；(B)特征提取程序模塊將預處理后的聲音信號進行特征提?。?C)場景識別程序模塊將特征提取后的聲音信號進行CNN運算，得出各預設場景的概率值，將概率值最大的場景判定為最終場景。
2.如權利要求1所述的人工耳蝸聽覺場景識別方法，其特征在于：在步驟A中，該加窗處理使用Hamming窗或Hanning窗。
3.如權利要求2所述的人工耳蝸聽覺場景識別方法，其特征在于：Hamming窗：其中，窗長N＝256，幀移取128。
4.如權利要求1所述的人工耳蝸聽覺場景識別方法，其特征在于：在步驟B中，該特征向量提取采用MFCC、FBank或語譜圖。
5.如權利要求4所述的人工耳蝸聽覺場景識別方法，其特征在于：Fbank的特征提取流程：對預處理輸出的每一幀聲音信號進行FFT變換:X[i,k]＝FFT[xi(m)]；對每一幀FFT后的數據計算譜線能量：E[i,k]＝[xi(k)]2；計算Mel濾波器能量：其中，Hm(k)為Mel濾波器的頻率響應，m為Mel濾波器個數，這里取40；取對數運算：Fbank＝log[S(i,m)]。
6.如權利要求1所述的人工耳蝸聽覺場景識別方法，其特征在于：在步驟C中，該CNN包括輸入層，中間層及輸出層，其中，該輸入層為聲音信號特征構成的二維數據矩陣，該中間層包括卷積輸出層，池化輸出層以及全連接輸出層，該全連接輸出層由一個一維數據組成，該池化輸出層比該卷積輸出層少一個。
7.如權利要求6所述的人工耳蝸聽覺場景識別方法，其特征在于：池化處理采用Maxpooling或Meanpooling。
8.如權利要求7所述的人工耳蝸聽覺場景識別方法，其特征在于：激活函數使用ReLU、sigmoid、tanh或Logistic，其中，ReLU公式：
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