长沙幻音科技有限公司陈洁珺获国家专利权
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龙图腾网获悉长沙幻音科技有限公司申请的专利基于神经网络的低延迟分带音高检测方法、装置及设备获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119580764B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411403411.5,技术领域涉及:G10L25/18;该发明授权基于神经网络的低延迟分带音高检测方法、装置及设备是由陈洁珺;明振;曹强;刘杰设计研发完成,并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于神经网络的低延迟分带音高检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了:本发明涉及一种基于神经网络的低延迟分带音高检测方法、装置及设备。所述方法包括:获取音频信号。构建基于神经网络的音高检测模型,将音频信号作为样本训练数据输入至音高检测模型的滤波器中进行滤波,得到多路子带音频矢量。每一路子带音频矢量通过神经网络中预设的卷积层数进行特征提取,得到第一音高子带。通过人工修正音频信号,得到第二音高信号。将第一音高子带与第二音高信号输入至音高检测模型进行模型训练,得到预训练音高检测模型。预训练音高检测模型根据损失函数校对音频信号,输出低延迟音高信号。采用本方法能够能够显著降低音高检测的延迟度,提高了各种音高相关处理的实时性和时域分辨细腻度。
本发明授权基于神经网络的低延迟分带音高检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了:1.一种基于神经网络的低延迟分带音高检测方法,其特征在于,所述方法包括: 获取音频信号; 构建基于神经网络的音高检测模型,将所述音频信号作为样本训练数据输入至所述音高检测模型的滤波器中进行滤波,得到多路子带音频矢量; 每一路所述子带音频矢量通过所述神经网络中预设的卷积层数进行特征提取,得到第一音高子带; 通过人工修正所述音频信号,得到第二音高信号; 将所述第一音高子带与所述第二音高信号输入至所述音高检测模型进行模型训练,得到预训练音高检测模型; 所述预训练音高检测模型根据损失函数校对所述音频信号,输出低延迟音高信号。
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