数据识别方法、系统、芯片和电子设备.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114548162A(43)申请公布日2022.05.27(21)申请号202210141785.9(22)申请日2022.02.16(71)申请人深圳市九天睿芯科技有限公司地址518000广东省深圳市南山区深圳湾科技园10栋b座2406号(72)发明人郭红敬(74)专利代理机构深圳市嘉勤知识产权代理有限公司44651专利代理师汤金燕(51)Int.Cl.G06K9/00(2022.01)G06K9/62(2022.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图2页(54)发明名称数据识别方法、系统、芯片和电子设备(57)摘要本申请公开一种数据识别方法、系统、芯片和电子设备，其中数据识别方法包括：获取输入数据中关联识别目标的数据特征；将所述数据特征输入预先训练的识别模型，获取所述识别模型输出的第一识别结果；所述识别模型用于生成输入的数据特征对应的标签；根据多帧数据特征分别对应的第一识别结果识别所述输入数据。本申请能够提高数据识别结果的准确性，提升对应的识别效果和识别效率。CN114548162ACN114548162A权利要求书1/2页1.一种数据识别方法，其特征在于，所述数据识别方法包括：获取输入数据中关联识别目标的数据特征；将所述数据特征输入预先训练的识别模型，获取所述识别模型输出的第一识别结果；所述识别模型用于生成输入的数据特征对应的标签；根据多帧数据特征分别对应的第一识别结果识别所述输入数据。2.根据权利要求1所述的数据识别方法，其特征在于，所述获取输入数据中关联识别目标的数据特征包括：根据识别目标获取所述输入数据的初始特征；对所述初始特征进行扩维处理，得到关联所述识别目标的所述数据特征。3.根据权利要求2所述的数据识别方法，其特征在于，所述初始特征通过以下形式进行扩维：x′n＝[xn‑M，xn‑M+1，…，xn，…，xn+M‑1，xn+M]，其中，x′n表示第n帧数据特征，xi表示第i帧初始特征，i从n‑M依次取到n+M，M表示扩维窗口的宽度。4.根据权利要求2所述的数据识别方法，其特征在于，在所述根据识别目标获取所述输入数据的初始特征之前，所述数据识别方法还包括：以设定采样频率对待识别数据进行采样，得到所述输入数据。5.根据权利要求2所述的数据识别方法，其特征在于，所述输入数据包括音频数据；和/或，所述初始特征包括以下各项中的至少一项：语谱图、梅尔倒谱系数特征和多分辨率耳蜗图。6.根据权利要求1所述的数据识别方法，其特征在于，所述识别模型的训练过程包括：获取与输入数据类型一致的多个样本数据；获取各个样本数据分别对应的第一识别结果，得到样本标签；采用所述样本数据和对应的样本标签训练bBNN网络，在所述bBNN网络收敛时确定所述识别模型。7.根据权利要求1所述的数据识别方法，其特征在于，所述根据多帧数据特征分别对应的第一识别结果识别所述输入数据包括：确定以当前帧数据特征为中心的多帧数据特征；获取各帧数据特征分别对应的第一识别结果；聚合各个所述第一识别结果，得到第二识别结果；根据所述第二识别结果识别所述输入数据。8.根据权利要求7所述的数据识别方法，其特征在于，所述根据所述第二识别结果识别所述输入数据包括：若第二识别结果大于或者等于门限，判定所述输入数据为第一类数据，若第二识别结果小于门限，判定所述输入数据为第二类数据；所述门限为所述第一类数据和所述第二类数据之间的分界值。9.根据权利要求8所述的数据识别方法，其特征在于，若所述输入数据包括音频数据，则所述第一类数据包括有声音频，所述第二类数据包括静音音频。10.根据权利要求7所述的数据识别方法，其特征在于，所述第二识别结果包括：2CN114548162A权利要求书2/2页其中，表示第n帧数据特征对应的第二识别结果，表示第n帧第一识别结果之前的第j帧第一识别结果，j从‑M依次取到M，M表示扩维窗口的宽度。11.一种数据识别系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取输入数据中关联识别目标的数据特征；确定模块，用于将所述数据特征输入预先训练的识别模型，获取所述识别模型输出的第一识别结果；所述识别模型用于生成输入的数据特征对应的标签；识别模块，用于根据所述第一识别结果识别所述输入数据。12.一种数据识别芯片，其特征在于，包括处理器和存储介质；所述存储介质上存储有程序代码；所述处理器用于调用所述存储介质存储的程序代码，以执行如权利要求1至10任一项所述的数据识别方法。13.一种电子设备，其特征在于，包括权利要求12所述的数据识别芯片。3CN114548162A说明书1/9页数据识别方法、系统、芯片和电子设备技术领域[0001]本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及