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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于语音时频精细分析的说话人个体属性自动识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116705053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310583584.9，技术领域涉及：G10L25/18；该发明授权基于语音时频精细分析的说话人个体属性自动识别方法是由曹燕;况倩莹;王一歌;韦岗设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语音时频精细分析的说话人个体属性自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语音时频精细分析的说话人个体属性自动识别方法，通过精细分析语音的时域和频域特征并结合构建的基于残差自注意力多层感知机的分类模型，实现了说话人个体属性性别和年龄的精确识别。步骤如下：对采集的说话人的语音信号进行预处理；基于所提出的时频精细分析特征提取方法，计算语音信号每一帧的时频特征，然后计算同一特征所有帧合并后的均值、标准差等统计值作为时频精细特征；利用方差分析对时频精细特征进行特征权重筛选，并输入到构建的分类模型中识别说话人的个体属性。本发明提出的时频精细分析能够增强特征表达且提高准确率，具有易于实现、鲁棒性强等优点，可应用于用户画像识别、智能客服等场景。

本发明授权基于语音时频精细分析的说话人个体属性自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语音时频精细分析的说话人个体属性自动识别方法，其特征在于，所述说话人个体属性自动识别方法包括以下步骤： S1、对采集的说话人的语音信号进行预处理，包括采样量化、预加重、去噪、分帧加窗和端点检测，得到预处理后的语音信号； S2、采用时频精细分析，分别在时域和频域对预处理后的语音信号进行精细化的特征提取；计算语音信号每一帧的时频特征参数，然后计算同一特征所有帧合并后的均值、标准差、中位数、最大值和最小值作为语音信号的时频精细特征参数；所述语音信号的时频精细特征参数表征说话人个体属性特征的差异； S3、利用方差分析对时频精细特征参数进行特征权重筛选，保留权重排名靠前的若干特征参数； S4、构建基于残差自注意力多层感知机的分类模型，该分类模型基于多层感知机，引入残差连接和多头自注意力模块；并从预先建立的人声数据集中选取多个说话人的语音信号经步骤S1-S3提取出时频精细特征参数，输入基于残差自注意力多层感知机的分类模型完成训练； S5、实时采集待识别的说话人的语音信号，经步骤S1-S3提取出时频精细特征参数，将筛选后的时频精细特征参数输入到经完成训练的基于残差自注意力多层感知机的分类模型中，实现对说话人个体属性进行自动识别。

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