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(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号CN113643724B (45)授权公告日2023.04.28 (21)申请号202110764429.8G10L25/03(2013.01) (22)申请日2021.07.06G10L25/18(2013.01) G10L25/30(2013.01) (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号CN113643724A审查员吴琼 (43)申请公布日2021.11.12 (73)专利权人中国科学院声学研究所南海研究 站 地址570105海南省海口市龙华区滨海大 道63号 (72)发明人李松斌唐计刚刘鹏张遥 (74)专利代理机构北京方安思达知识产权代理 有限公司11472 专利代理师杨青李彪 (51)Int.Cl. G10L25/63(2013.01)权利要求书3页说明书11页附图2页 (54)发明名称 一种基于时-频双分支特征的猕猴情绪识别 方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于时‑频双分支特征的 猕猴情绪识别方法及系统,该方法包括:将采集 的猕猴叫声输入预先建立和训练好的猕猴情绪 识别模型,得到对应的精确情绪类别;精确情绪 类别包括“友好”情绪、“进攻或威胁”情绪、“失落 或顺从”情绪和无情绪;猕猴情绪识别模型,用于 提取猕猴叫声的中间特征,基于时‑频双分支对 时域特征和频域特征进行分离提取,经融合分类 确定对应的精确情绪类别。本发明通过使用原始 叫声数据作为网络输入,从叫声中提取情绪相关 中间特征,无需语音预处理,简化了算法流程,之 后对时域和频域特征进行分离提取,从不同角度 获取叫声的压缩特征,对时域和频域特征进行融 合,增强了特征的表达力,有效地提升了识别准 确率。 CN113643724B CN113643724B权利要求书1/3页 1.一种基于时‑频双分支特征的猕猴情绪识别方法,所述方法包括: 将采集的猕猴叫声输入预先建立和训练好的猕猴情绪识别模型,得到对应的精确情绪 类别;所述精确情绪类别包括“友好”情绪、“进攻或威胁”情绪、“失落或顺从”情绪和无情 绪; 所述猕猴情绪识别模型,用于提取猕猴叫声的中间特征,基于时‑频双分支对时域特征 和频域特征进行分离提取,经融合分类确定对应的精确情绪类别; 所述猕猴情绪识别模型包括中间特征提取模块、频域特征提取模块、时域特征提取模 块和特征融合与分类模块;其中, 所述中间特征提取模块,用于对输入的猕猴叫声数据进行多层次递进的特征提取和压 缩,得到猕猴叫声的中间层二维特征表示FM; 所述频域特征提取模块,用于将中间层二维特征表示FM变换为频域特征表示FM′,然后 进行频域特征捕获处理,得到FM的低维频域压缩特征表示eff; 所述时域特征提取模块,用于对中间层二维特征表示FM进行时域特征捕获处理,得到FM 的低维时域压缩特征表示eft; 所述特征融合与分类模块,用于根据低维频域压缩特征表示eff与低维时域压缩特征表 示eft,获取融合特征的分类编码输出,得到猕猴叫声数据对应的预测情绪类别。 2.根据权利要求1所述的基于时‑频双分支特征的猕猴情绪识别方法,其特征在于,所 述中间特征提取模块包括一个头层和4个堆叠的结构相同的加权残差卷积块;其中, 所述头层包括一个卷积核大小为1*255,步长为1,通道数为128的一维卷积层; 所述加权残差卷积块包括两个结构相同的一维卷积层、一个一维批归一化层、一个最 大值池化层和一个通道注意力机制层,并且每个加权残差卷积块的输入跳跃连接至加权残 差卷积块第二个卷积层的输出;其中,每个一维卷积层卷积核大小为1*3,步长为1,通道数 为128;通道注意力机制层包括一个自适应池化层、一个全连接层和权重计算函数。 3.根据权利要求2所述的基于时‑频双分支特征的猕猴情绪识别方法,其特征在于,所 述中间特征提取模块的具体处理过程包括: 头层的一维卷积层对输入叫声数据i进行维度转换,得到输入特征o1,满足下式: o1=i·w1+b1 其中,w1为一维卷积层的权重参数,b1为一维卷积层的偏置; 将输入特征o1分别输入4个堆叠的加权残差卷积块,通过自适应池化将二维特征映射至 通道维度的一维向量表示,然后通过一层全连接及sigmoid函数σ得到每个通道的权重表 示,将通道的权重表示与输入通道注意力计算函数的二维特征x相乘,得到各残差卷积块通 道加权后的特征表示,作为下一个残差卷积块的输入;经过4层加权残差卷积块后得到猕猴 叫声的中间层二维特征表示FM; 其中,第i个加权残差块输出为ori,i≤4,满足下式: ori=SE(MaxP(o1+(BN(o1·wri0+bri0)·wri1+bri1)) 其中,wri0,bri0分别表示第i个残差块中第一个卷积的卷积核及偏置参数,wri
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