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龍圖騰網恭喜上海互問信息科技有限公司申請的專利一種基于深度學習的兩階段琴音和弦識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114898744B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210592793.5，技術領域涉及：G10L15/16；該發明授權一種基于深度學習的兩階段琴音和弦識別方法是由明楊;趙亞麗;繆煒設計研發完成，并于2022-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的兩階段琴音和弦識別方法在說明書摘要公布了：本發明涉及琴音和弦識別技術領域，且公開了一種基于深度學習的兩階段琴音和弦識別方法，包括以下步驟，第一階段：步驟一、準備訓練數據：準備用于訓練的干凈單音符音頻數據，為了提升噪聲下的識別效果，還需進行數據增強，這里將單音符音頻數據和不同類型的噪聲，以不同信噪比進行加噪處理，得到增強后的帶有噪聲的音頻數據，將這些數據集混合一起按照8:1:1分為訓練集、驗證集和測試集。該基于深度學習的兩階段琴音和弦識別方法，用一個神經網絡模型代替人為決策，以單音節識別模型輸出的分數段作為輸入，直接輸出和弦識別的結果，簡化了決策過程，同時更準確的對單音節的輸出分數段進行建模，提高了和弦識別的準確率。

本發明授權一種基于深度學習的兩階段琴音和弦識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的兩階段琴音和弦識別方法，其特征在于，第一階段為訓練單音節識別模型，第二階段包含訓練音節識別模型，包括以下具體步驟：第一階段：步驟一、準備訓練數據：準備用于訓練的干凈單音符音頻數據，為了提升噪聲下的識別效果，還需進行數據增強，這里將單音符音頻數據和不同類型的噪聲，以不同信噪比進行加噪處理，得到增強后的帶有噪聲的音頻數據，將這些數據集混合一起按照8:1:1分為訓練集、驗證集和測試集；步驟二、特征提取：對數據集數據進行加窗、分幀、短時傅里葉變換、并進行梅爾三角濾波，得到音頻段的梅爾域頻譜特征FBANK特征；步驟三、模型訓練：將提取的音頻特征，按照一定的拼接規則輸入到單音符識別模型的訓練腳本中進行訓練，得到能夠識別單音符的神經網絡模型。第二階段：步驟一、和弦數據準備：準備用于和弦訓練的音頻數據，每個時間段需要有對應的和弦類型非和弦的標簽，同樣需要對訓練數據進行加噪擴增；步驟二、特征提取：將干凈音頻和帶噪音頻進行加窗、分幀、短時傅里葉變換，并進行梅爾三角濾波，得到和弦音頻段的FBANK特征；步驟三、前向推理：將和弦音頻段的FBANK特征數據輸入到階段一訓練的單音節識別模型中，每個輸入幀得到一個輸出分數，將相鄰幀的輸出結果進行拼接，并以一定的標準進行挑選，得到拼接分數的數據集；步驟四、模型訓練：將上一步經過挑選的拼接分數的數據集輸入到第二階段的和弦識別網絡進行訓練，由于每一個拼接分數段都有對應的和弦標簽，因此可以訓練出第二階段所使用的和弦識別網絡。

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