基于二元文法的语音特征生成及其在卷积神经网络商标相似性评估中的应用
声音
2018-02-13 v1 计算机视觉与模式识别
音频与语音处理
摘要
商标是用于识别各种商品的标记。若相同或相似商标被注册于相同或相似商品上, 商品购买者可能产生混淆。因此, 在商标注册审查过程中, 审查员判断该商标是否与其他已申请或注册商标相同或相似。商标混淆基于标记视觉、语音或概念上的相似性。本文我们特别关注商标间的语音相似性。我们提出一种为卷积神经网络生成二维语音特征以评估商标相似性的方法。所提算法使用 2010 至 2016 年间的 12,553 对商标语音相似对与 34,020 对商标语音不相似对进行了测试。结果我们获得了约 92% 的判定准确率。
引用
@article{arxiv.1802.03581,
title = {2-gram-based Phonetic Feature Generation for Convolutional Neural Network in Assessment of Trademark Similarity},
author = {Kyung Pyo Ko and Kwang Hee Lee and Mi So Jang and Gun Hong Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.03581},
year = {2018}
}
备注
10 pages, 6 figures, 10 tables