发明

一种基于声纹特征筛选及变换域二次特征提取的分类方法2024

2024-01-26 08:05:19 发布于四川 1
  • 申请专利号:CN202211619496.1
  • 公开(公告)日:2024-09-13
  • 公开(公告)号:CN117409805A
  • 申请人:北京理工大学
摘要:本发明属于机器学习及数据分类技术领域,尤其涉及一种基于声纹特征筛选及变换域二次特征提取的分类方法。所述方法为:将语音数据提取多种特征数据,然后将所述特征数据进行特征筛选、二次特征提取及特征融合处理得到待分类数据,最后对所述待分类数据进行分类得到分类结果;所述方法打破了常用抑郁症诊断方法主观性较强,导致抑郁症漏诊和误诊严重的缺陷,实现了抑郁症的客观诊断和高准确率识别。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117409805 A (43)申请公布日 2024.01.16 (21)申请号 202211619496.1 (22)申请日 2022.12.15 (71)申请人 北京理工大学 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5 号 (72)发明人 卢继华 李兆军 冯立辉 杨爱英  (51)Int.Cl. G10L 25/03 (2013.01) G10L 25/24 (2013.01) G10L 25/66 (2013.01) G10L 25/27 (2013.01) G10L 17/02 (2013.01) G10L 15/08 (2006.01) 权利要求书2页 说明书6页 附图6页 (54)发明名称 一种基于声纹特征筛选及变换域二次特征 提取的分类方法 (57)摘要 要求小于等于300字符。本发明属于机器学 习及数据分类技术领域,尤其涉及一种基于声纹 特征筛选及变换域二次特征提取的分类方法。所 述方法为:将语音数据提取多种特征数据,然后 将所述特征数据进行特征筛选、二次特征提取及 特征融合处理得到待分类数据,最后对所述待分 类数据进行分类得到分类结果;所述方法打破了 常用抑郁症诊断方法主观性较强,导致抑郁症漏 诊和误诊严重的缺陷,实现了抑郁症的客观诊断 和高准确率识别。 A 5 0 8 9 0 4 7 1 1 N C CN 117409805 A 权 利 要

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