一种基于小波分析和超级向量的非对称文本相关的语音识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810973061.4
IPC分类号：G10L17/00;G10L17/06;G10L17/14;G10L25/51
申请日期：
2018-08-24
申请人：
深圳竹云科技有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于小波分析和超级向量的非对称文本相关的语音识别方法
申请号	CN201810973061.4	申请日期	2018-08-24
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-01-01	公开/公告号	CN109119085A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G10L17/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G10 乐器；声学 G10L 语音分析或合成；语音识别；语音或声音处理；语音或音频编码或解码〔4〕 G10L17/00 讲话者辨认或验证〔7〕	IPC分类号	G;1;0;L;1;7;/;0;0;;;G;1;0;L;1;7;/;0;6;;;G;1;0;L;1;7;/;1;4;;;G;1;0;L;2;5;/;5;1查看分类表>
申请人	深圳竹云科技有限公司	申请人地址	广东省深圳市南山区高新南一道009号中国科技开发院孵化大楼3楼东变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	深圳竹云科技有限公司	当前权利人	深圳竹云科技有限公司
发明人	高原;陶雯
代理机构	深圳快马专利商标事务所（普通合伙）	代理人	赵亮;刘朗星

摘要

本发明涉及一种基于小波分析和超级向量的非对称文本相关的语音识别方法，包括流程为短向量提取算法、构建背景模型、构建超级向量、模式匹配算法。所述非对称文本非对称文本的内容为训练语音和测试语音；所述训练语音公开，测试语音内容不公开。小波分析能有效分析语音这种非平稳信号，而超级向量能有效提高不同特征向量间的区分度。所以将小波分析和超级向量引入本发明。实施本发明既能防止合成语音攻击，又能提高识别性能。

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