公开(公告)号：CN115129015A

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210876066.1

申请日：2022-07-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张卿源 ,  鲍一飞 ,  查亦文 ,  褚郁诚 ,  陆音 ,  唐怀磊 ,  朱斌 ,  吕科

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明属于工业物联网技术领域，具体地说，是一种基于云端平台的数字孪生映射系统及方法，该数字孪生映射系统分为感知识别层、网络层、应用层、搭载云端平台和平台服务层；所述感知识别层通过数据映射线程，感知识别孪生体的不同物理现象的变化，搭建三维孪生模型和实体零部件的传输通道；所述网络层连接感知识别层与应用层，实现数据上下行；所述搭载云端平台根据所述PLC、仿真工程的通信协议部署开发环境，实现本地与云端平台通信；所述应用层搭载于云端平台，具备数据分析、虚拟调试、故障维护等模块；所述平台服务层具备资源存储功能，并搭载驱动程序和应用接口。使用本发明可以降低维护成本、克服本地驱动程序依赖、提高效率和生产力。

公开(公告)号：CN113571095B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN202110670269.0

申请日：2021-06-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 蔡芃芃 ,  周茜璇 ,  孙林慧 ,  查亦文

IPC: G10L25/63 ,  G10L25/30 ,  G10L25/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于嵌套深度神经网络的语音情感识别方法和系统，方法包括：构建MFCC数据集；基于深度神经网络构建语音情感识别模型，采用MFCC数据集对语音情感识别模型进行初步训练，遍历得到不同参数组对应的语音情感的识别率；结合不同参数组及其对应的识别率，生成识别率数据集；基于深度神经网络构建参数拟合模型，用于对导入的识别率数据集进行拟合，得到最大识别率对应的参数组；将得到的最大识别率对应的参数组导入语音情感识别模型，利用MFCC数据集对语音情感识别模型进行训练，得到最终的语音情感识别模型。本发明通过利用嵌套式的深度神经网络不断优化输入神经网络的参数，大幅提高了语音情感的识别率。

公开(公告)号：CN113571095A

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202110670269.0

申请日：2021-06-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 蔡芃芃 ,  周茜璇 ,  孙林慧 ,  查亦文

IPC: G10L25/63 ,  G10L25/30 ,  G10L25/24 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于嵌套深度神经网络的语音情感识别方法和系统，方法包括：构建MFCC数据集；基于深度神经网络构建语音情感识别模型，采用MFCC数据集对语音情感识别模型进行初步训练，遍历得到不同参数组对应的语音情感的识别率；结合不同参数组及其对应的识别率，生成识别率数据集；基于深度神经网络构建参数拟合模型，用于对导入的识别率数据集进行拟合，得到最大识别率对应的参数组；将得到的最大识别率对应的参数组导入语音情感识别模型，利用MFCC数据集对语音情感识别模型进行训练，得到最终的语音情感识别模型。本发明通过利用嵌套式的深度神经网络不断优化输入神经网络的参数，大幅提高了语音情感的识别率。