CN119517094A 用于快速语音检索的向量编码方法及系统 （福建亿安智能技术股份有限公司）

特征向量与其预设局部窗口中特征向量的相关取每个特征向量的重要程度进而筛选出目标特的索引效率进而获取索引特征向量并根据时间2根据每个特征向量与其预设局部窗口中特征向量的相关情况、每个基于每个目标特征向量与其他目标特征向量之间的注意力得分，获基于索引效率获取索引特征向量并根据时间轴构建为检索对于任一个特征向量，根据该特征向量与其预设局部窗口中特征向量的将该特征向量的预设局部窗口中所有特征向量的注意力权重的均值进行归一化的结将该特征向量的注意力权重、第一局部重要程度和第二局部重要程度的乘积进行对于任一个特征向量，将该特征向量预设局部窗口中的特征向量均作为取该特征向量与每个参考向量之间的注意力得分并根据参考向量在时间轴上的顺序进行将所有参考向量的注意力权重根据参考向量在时间轴上的顺序通过DTW算法将所述注意力得分序列中归一化后的元素与所述注意力权重序列中归一将第一特征值与第二特征值的乘积进行负相关且归一化的对于任一个目标特征向量，获取该目标特征向量与其他每个目标特征通过最大类间方差将所述目标集合进行划分，将整体注意力得分最高的局部目标集将分析集合中的每个元素所对应的非该目标特征向量的目标特征向3将分析集合中的元素根据对应指定向量在时间轴中的顺序进行对于分析序列中的任一个元素，将该元素与其相邻的前一个元素将分析序列中所有元素的参考距离差异的均值与参将距离离散程度与分析序列中所有元素累加结果的比值进通过自注意力机制直接获取每个特征向量的注意力权重、以及每个信号段对应MFCC技术中一个窗口内的4[0002]快速语音检索技术是指在大量语音数据中根据用户的查询条件快速找到相关的用户体验感的技术问题，本发明的目的在于提供用于快速语音检索的向量编码方法及系基于索引效率获取索引特征向量并根据时间轴构建为检索对于任一个特征向量，根据该特征向量与其预设局部窗口中特征向量的相关情将该特征向量的预设局部窗口中所有特征向量的注意力权重的均值进行归一化5对于任一个特征向量，将该特征向量预设局部窗口中的特征向量均作为参考向通过DTW算法将所述注意力得分序列中归一化后的元素与所述注意力权重序列中将分析序列中所有元素的参考距离差异的均值与参考距离差异的方差相加的结索表中将每个索引特征向量的目标时刻作为对6[0013]第二方面，本发明另一个实施例提供了一种用于快速语音信号中使用MFCC进行语音检索的速度和准确性[0016]图1为本发明一个实施例所提供的一种用于快速语音检索的向量编码方法的示意图3为本发明一个实施例所提供的一种用于快速语音检索的向量编码系统结构合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的用于快速语音检索的向量编码方法及系统，其点可由任何合适形式组合。[0019]下面结合附图具体的说明本发明所提供的用于快速语音检索的向量编码方法及7向量和周围其他特征向量之间的注意力得分与该特征向量周围的特征向量的注意力权重8情况，进而将该特征向量的注意力得分序列和注意力权重序列中的元素均进行归一化处Di为第i个特征向量的第一局部重要程度；Ni为第i个特征向量对应的参考匹配对的数量；ci,n为第i个特征向量对应的第n个参考匹配对中两个数据的差值绝对值；din为第i个特征向量的预设局部窗口中所有特征向量的注意力权重的均9所有元素的参考距离差异的均值与参考距离差异的方差相加的结果，作为距离离散程度；本实施例通过norm归一化函数将距离离散程度与分析序列中所有元素累加结果的比值进例提供的一种用于快速语音检索的向量编码系统与一种用于快速语音检索的向量编码方行本申请实施例提供的一种用于快速语音检索的向量编码方法。该装置具体可以是芯片、器401、处理器402以及存储在该存储器401中并在处理器402上运行的计算机程序403，其实现上述实施例提供的一种用于快速语音检索的向本实施