一种基于深度学习的研讨型课堂高频词提取方法

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一种基于深度学习的研讨型课堂高频词提取方法
申请号:CN202410778979
申请日期:2024-06-17
公开号:CN118737125A
公开日期:2024-10-01
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的研讨型课堂高频词提取方法,包括:设置若干个拾音设备,每个拾音设备收集一份研讨型课堂中的音频数据;对每份音频数据进行特征提取,得到若干份音频特征数据;构建音频识别模型,所述音频识别模型为长短期记忆递归神经网络模型,对音频识别模型进行训练,将若干份音频特征数据分别输入训练好的音频识别模型,输出若干份识别后的音频文本数据;提取每份音频文本数据中的高频词。本发明通过将吊麦收集的音频数据转换音频特征,并利用长短时记忆递归神经网络模型进行语音识别,提取相应的高频词及其出现次数的数据,提高了多人语音识别的准确率,能够有效反映研讨型课堂中的讨论高频词。
技术关键词
音频特征数据 梅尔频率倒谱系数 递归神经网络模型 拾音设备 文本 频谱特征 词语 滤波器 术语 拾音器 短时傅里叶变换 离散余弦变换 优化器 语音 解码 语句
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