语音端点检测方法、装置、计算机设备、计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种语音端点检测方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。语音端点检测方法，可以包括：针对待检测语音帧，设置卷积神经网络的卷积层的层数；根据所述卷积层的层数设置每层卷积层的步长，其中至少一个所述步长大于1；根据所述每层卷积层的步长，确定所述待检测语音帧的跳帧数。在待检测语音帧进行跳帧检测的情况下，可以大幅度减少电子设备例如计算机设备中的中央处理器的计算量，从而大幅度降低了电子设备的功耗。

【技术实现步骤摘要】
语音端点检测方法、装置、计算机设备、计算机存储介质
本专利技术涉及语音识别
，尤其涉及一种语音端点检测方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
在语音识别系统中，输入的音频信号一般包括语音和背景噪声，在输入信号中找到语音段，称为语音端点检测、起终点检测或语音活动性检测(VoiceActivityDetection；简称VAD)。简单地说就是要找出语音段的起点和终点，语音端点检测的准确与否，会直接影响到语音识别系统的性能。在现有的语音端点检测中，由于每个语音帧中既包含了语音信息又包含了背景噪声信息，这时需要对于每个语音帧进行语音端点检测，因此中央处理器(CPU)等硬件设备的功耗很大。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。根据本专利技术的第一个方面，提供了一种语音端点检测方法，可以包括：针对待检测语音帧，设置卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN)的卷积层(convolutionlayer或者convolutionallayer)的层数；根据卷积层的层数设置每层卷积层的步长，其中至少一个步长大于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语音端点检测方法，其特征在于，包括：针对待检测语音帧，设置卷积神经网络的卷积层的层数；根据所述卷积层的层数设置每层卷积层的步长，其中至少一个所述步长大于1；根据所述每层卷积层的步长，确定所述待检测语音帧的跳帧数。

【技术特征摘要】
1.一种语音端点检测方法，其特征在于，包括：针对待检测语音帧，设置卷积神经网络的卷积层的层数；根据所述卷积层的层数设置每层卷积层的步长，其中至少一个所述步长大于1；根据所述每层卷积层的步长，确定所述待检测语音帧的跳帧数。2.根据权利要求1所述的语音端点检测方法，其中所述针对待检测语音帧，设置卷积神经网络的卷积层的层数包括：在所述跳帧数相同的情况下，设置能够将所述卷积层的层数最大化的层数。3.根据权利要求2所述的语音端点检测方法，其中所述根据所述卷积层的层数设置每层卷积层的步长，其中至少一个所述步长大于1包括：将第一层卷积层的步长设置为大于1。4.根据权利要求3所述的语音端点检测方法，其中所述将第一层卷积层的步长设置为大于1包括：将所述每层卷积层的步长都设置为大于1。5.根据权利要求4所述的语音端点检测方法，其中所述根据所述每层卷积层的步长，确定所述待检测语音帧的跳帧数包括：根据所述每层卷积层的步长的乘积，确定所述待检测语音帧的跳帧数。6.一种语音端点检测装置，其特征在于，包括：设置模块，用于针对待检测语音帧，设置...

【专利技术属性】
技术研发人员：李超，朱唯鑫，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11