一种人耳感知频率特征码检索方法与流程

本发明属于语音处理，具体涉及一种人耳感知频率特征码检索方法。

背景技术：

1、在音频信号处理和检索领域，随着互联网和多媒体技术的迅猛发展，音频数据的数量和复杂性日益增长，如何有效地管理和检索这些海量音频资源成为亟待解决的问题。传统的音频检索方法主要依赖于基于文本的元数据(如标题、艺术家、专辑信息等)或简单的音频信号特征，这些方法往往无法充分满足用户对于音频内容细节的精确搜索需求，尤其是在处理语音、音乐等复杂音频类型时，缺乏对音频内容本身深入理解和感知的机制。

2、人耳对音频信号的感知具有高度的非线性和复杂性，能够敏锐地捕捉到不同频率、节奏、强度等细微变化，而现有技术在模拟人耳感知特性方面存在局限。例如，标准的音频特征提取技术可能无法充分考虑人耳对不同频率的响应差异，导致在检索过程中忽略了许多对人耳来说显著但传统方法难以捕获的音频特征。此外，噪声干扰、音频信号的动态范围广泛、以及实时性要求高等因素，也是现有技术面临的重要挑战。

3、鉴于上述问题，现有音频检索系统往往无法提供高效、准确且符合人耳感知习惯的检索结果，尤其是在处理大量音频数据的分类、识别和个性化推荐等应用场景中。因此，迫切需要一种新型的人耳感知频率特征码检索方法，该方法需能有效模拟人类听觉系统，从复杂的音频信号中提取出与人耳感知高度一致的特征，同时具备对音频数据的快速处理和检索能力，以满足现代音频信息处理和应用的需求。

4、因此基于上述技术问题需要设计一种人耳感知频率特征码检索方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种人耳感知频率特征码检索方法，旨在解决现有技术中现有音频检索系统往往无法提供高效、准确且符合人耳感知习惯的检索结果，尤其是在处理大量音频数据的分类、识别和个性化推荐等应用场景中的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种人耳感知频率特征码检索方法，其特征在于，其包括如下步骤：

4、a1、音频信号预处理：采用合适的采样率和位深度对原始音频进行数字化，应用噪声过滤技术，如小波去噪或谱减法，减少背景噪声干扰；

5、b2、感知导向的特征提取：

6、梅尔频率倒谱系数：模拟人耳对不同频率响应的非线性特性，提取频谱包络特征；

7、峰值频率检测：识别音频中突出的频率成分，对应人耳敏感频率；

8、节奏与强度分析：分析音频的节奏模式和强度变化，补充时间域特征；

9、c3、特征选择与降维：依据特征的重要性筛选，保留最具鉴别力的特征；应用降维技术(如pca、lda)减少特征空间维度，提高处理速度。

10、作为本发明一种优选的方案，d4、动态感知适应性处理：

11、动态范围适应性调整，确保不同响度音频的均衡处理；

12、频率掩蔽模型的应用，排除在感知中不显著的音频成分

13、e5、深度学习增强：

14、引入时间-频率注意力机制，智能分配处理资源，聚焦关键音频段；

15、利用深度神经网络进行情感分析和风格识别，丰富特征维度；

16、f6建立特征数据库与索引：

17、将处理后的特征码高效存储，采用如倒排索引或哈希表加速检索；

18、g7、实时检索与匹配算法：

19、开发实时特征提取算法，支持音频流的即时检索；

20、优化网络传输，确保高质音频的快速传输和低延迟检索。

21、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

22、1、本方案中，通过合理的音频信号预处理(a1)，包括适配的采样率和位深度设定以及噪声过滤技术的应用，确保了音频数据的高质量数字化，为后续处理奠定了坚实基础，感知导向的特征提取(b2)，特别是梅尔频率倒谱系数(mfcc)的运用，以及峰值频率检测与节奏与强度分析，紧密模拟人耳的非线性感知特性，提取与人耳感知一致的关键特征，提高了音频内容的理解深度，特征选择与降维步骤(c3)通过筛选最具代表性的特征并应用pca、lda等降维技术，不仅降低了计算复杂度，提高了处理速度，而且避免了维度灾难，确保了算法的稳定性和准确性，这对于处理大规模音频数据集尤为重要。

23、2、本方案中，动态感知适应性处理(d4)和深度学习增强(e5)策略，如动态范围调整、频率掩蔽模型应用、时间-频率注意力机制的引入，以及情感分析和风格识别，不仅使系统能适应不同音频的特性，还通过深度学习技术深化了对音频内容的分析，丰富了特征维度，增强了个性化检索能力，提升了用户体验。

24、3、本方案中，特征数据库与索引的建立(f6)以及实时检索与匹配算法(g7)的设计，通过高效存储结构和快速检索技术，如倒排索引和哈希表，以及实时特征提取算法和网络传输优化，确保了即使是流式音频也能即时检索，满足了现代音频应用对低延迟和快速响应的需求。

技术特征：

1.一种人耳感知频率特征码检索方法，其特征在于，其包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种人耳感知频率特征码检索方法，其步骤还包括：

技术总结
本发明提供一种人耳感知频率特征码检索方法，属于语音处理技术领域，该人耳感知频率特征码检索方法，其包括如下步骤音频信号预处理：采用合适的采样率和位深度对原始音频进行数字化，应用噪声过滤技术，如小波去噪或谱减法，减少背景噪声干扰，特征选择与降维步骤通过筛选最具代表性的特征并应用PCA、LDA等降维技术，不仅降低了计算复杂度，提高了处理速度，而且避免了维度灾难，确保了算法的稳定性和准确性，这对于处理大规模音频数据集尤为重要。

技术研发人员：王淳
受保护的技术使用者：南天数金（北京）信息产业发展有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/2/17