摘要
本发明公开了一种基于深度学习的语音上下文语义提取方法,包括如下步骤:S1、采集语音信号并进行预加重、分帧、加窗处理,得到帧级语音信号;S2、提取MFCC和差分特征,归一化后构建输入特征张量;S3、将特征张量输入由多层Transformer编码器组成的建模网络,输出语义嵌入向量序列;S4、融合局部池化与全局注意力,生成上下文增强语义表示;S5、通过解码器输出意图、关键词、情感与槽位标签;S6、构建联合损失函数,采用Adam优化器端到端训练模型参数;S7、部署模型至设备端,实时执行S1至S5并写入语义缓存;S8、通过接口输出结构化语义结果。本发明构建多层语义建模结构,实现语音上下文理解与结构化语义标签提取。
技术关键词
语义提取方法
语音
语义标签
联合损失函数
门控循环单元网络
序列
情感倾向识别
分支
MFCC特征
编码器
解码器
意图识别
语义向量
关键词
深度神经网络结构
多尺度语义特征
信号
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