基于有监督机器学习的语音端点检测方法及装置

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专利状态

基于有监督机器学习的语音端点检测方法及装置

有效

专利申请进度

申请

2017-10-16

申请公布

2018-03-13

授权

2020-10-16

预估到期

2037-10-16

专利基础信息

申请号	CN201710957669.3	申请日	2017-10-16
申请公布号	CN107799126A	申请公布日	2018-03-13
授权公布号	CN107799126B	授权公告日	2020-10-16
分类号	G10L25/87;G10L15/04
分类	乐器；声学;
申请人名称	苏州狗尾草智能科技有限公司
申请人地址	江苏省苏州市姑苏区人民路239号39幢301室

专利法律状态

2022-03-29

专利权的保全及其解除

状态信息

专利权的保全；IPC(主分类):G10L 25/87；专利号:ZL2017109576693；申请日:20171016；授权公告日:20201016；登记生效日:20220228；解除日:
2020-10-16

授权

状态信息

授权
2019-07-09

著录事项变更

状态信息

著录事项变更；IPC(主分类):G10L 25/87；专利申请号:2017109576693；变更事项:申请人；变更前:深圳狗尾草智能科技有限公司；变更后:苏州狗尾草智能科技有限公司；变更事项:地址；变更前:518000 广东省深圳市南山区粤海街道科苑路16号东方科技大厦1307-09；变更后:215000 江苏省苏州市姑苏区人民路239号39幢301室；变更事项:申请人；变更前:上海瓦歌智能科技有限公司；变更后:上海瓦歌智能科技有限公司
2018-04-06

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G10L 25/87；专利申请号:2017109576693；申请日:20171016
2018-03-13

发明专利申请公布

状态信息

公布

摘要

本发明涉及一种基于有监督机器学习的语音端点检测方法及装置，所述方法包括：从获取的音频中检测出静音段、过度段和结束段；将静音段和结束段输入预先构建的背景噪声模型，识别所述音频所属的当前场景；将待识别语音段用向量表示，其中，待识别语音段为除去所述静音段、所述过度段和所述结束段的音频；将识别的所述当前场景和向量化后的待识别语音段输入预先构建的RNN模型，识别语音端点，其中，语音端点包括语音段的起始点、语音段的终点。本发明提供的一种基于有监督机器学习的语音端点检测方法及装置，通过判断当前所处的场景，将场景作为RNN模型的输入参数之一，提升RNN模型的判断的准确性，提高了语音端点检测的准确性和效率。

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