摘要
本发明公开了一种基于人工智能的黑广播语义自动识别系统及方法,涉及智能信号处理技术领域,本发明通过专用设备捕获广播信号,利用FFT技术分析频谱特征,生成异常得分,标记可疑片段;通过VAD算法提取语音片段,经ASR技术转写为文本,提取声学和背景音特征;将频谱、声学和背景音特征与文本信息融合,构建综合特征向量;引入BERT模型分析情感色彩和语气模式,利用LSTM模型解析逻辑关系,结合二者结果,通过LLM模型判断潜在意图,生成语义分析报告;综合语义分析报告和频谱异常得分,量化评估黑广播嫌疑程度和潜在危害等级,据此自动选择并执行相应的响应策略,实现对黑广播的智能识别与处置。
技术关键词
自动识别方法
上下文语义理解
频谱特征
语音活动检测
声学特征
文本
特征提取单元
自动语音识别技术
自动识别系统
标签
BERT模型
分析单元
LSTM模型
数字信号处理技术
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