基于独立分量分析的扫视信号特征提取方法和识别方法

    公开(公告)号:CN105640500A

    公开(公告)日:2016-06-08

    申请号:CN201510975646.6

    申请日:2015-12-21

    Applicant: 安徽大学

    CPC classification number: A61B5/0496 A61B5/72 A61B5/7203

    Abstract: 本发明公开了一种基于独立分量分析的扫视信号特征提取方法,采集6导联扫视眼电信号并对其进行带通滤波处理,将滤波后的数据使用ICA方法建立对应不同扫视任务背景下的空域滤波器组后,进行线性投影,获取扫视信号的空域特征参数。本发明还公开了一种基于独立分量分析的扫视信号特征提取方法的识别方法,对眼动数据库中每个实验样本建立ICA空域滤波器组,提取特征参数,结合支持向量机进行交叉验证,确定最优ICA滤波器组及SVM模型参数;使用最优ICA空域滤波器组进行滤波后送入SVM分类器中进行识别。本发明的一种基于独立分量分析的扫视信号特征提取方法与识别方法,具有识别正确率更高、扩展性更强、应用前景良好等优点。

    一种基于共同空间模式的眼动信号识别系统及其识别方法

    公开(公告)号:CN103892829A

    公开(公告)日:2014-07-02

    申请号:CN201410156043.9

    申请日:2014-04-17

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于共同空间模式的眼动信号识别系统及其识别方法,眼动信号识别系统包括眼动信号预处理模块、空域滤波器训练模块及眼动信号识别模块。识别方法包括:采集基于眼电图的眼动数据并对眼动数据进行预处理;将预处理后的所有数据分成训练数据和测试数据两个部分;对于训练数据,采用CSP算法对其进行空域滤波,并将滤波后结果作为特征参数输入到SVM分类器中进行SVM模型训练;对测试数据,同样使用CSP算法进行特征提取,并将结果送入已训练好的SVM分类器中进行识别,最终得到眼部动作的识别结果。本发明的眼动信号识别系统及其识别方法,具有对眼动信号识别正确率较高、眼动信号扩展分类能力较强、应用潜力大等优点。

    基于语音识别和无线传感网的智能家电控制系统

    公开(公告)号:CN101452290B

    公开(公告)日:2010-12-22

    申请号:CN200810194811.4

    申请日:2008-10-21

    Applicant: 安徽大学

    CPC classification number: Y02D70/10

    Abstract: 基于语音识别技术和无线传感网的智能家电控制系统,其特征是所述系统组成包括语音识别模块和基于Zigbee网络的无线传输模块;语音识别模块具有与PC机相连的无线音频输入设备和语音识别单元,通过音频输入设备接收使用者音频输入数据;在语音识别单元中对使用者的音频输入数据进行处理,并将其转换成相应的控制指令;无线传输模块采用Zigbee通讯协议,包括串口通信电路、网络协调器、各子节点及工作状态转换电路;来自使用者的控制指令经串口通信电路的数据处理,用于控制各子节点相应工作状态;网络中各子节点的数据信息在PC机中显示。本发明工作安全可靠、安装便利、使用简单方便、系统功耗低,实现了家电控制的智能化。

    基于眼电信号的人机交互系统

    公开(公告)号:CN101598973A

    公开(公告)日:2009-12-09

    申请号:CN200910117156.7

    申请日:2009-06-26

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 基于眼电信号的人机交互系统,其特征是眼电信号采集与放大模块通过眼电信号传感器获取眼电信号,并对其进行放大;在线眼电信号处理模块实现对来自眼电信号采集与放大模块的信号进行在线模式识别,实时判断出操作者的眼部动作;以受控单元实现眼动模式的编码及受控命令的生成。本发明应用性强、测量精度高、识别速度快、操作简单方便,实现了基于眼电的特殊人机交互。本发明可以帮助肢体残疾人象正常人一样实现操控计算机、书写文本、浏览网页等操作或实现对其他电子设备,如对家电的无线控制等人机交互动作;同时还可以用于正常人不便用手操作计算机的场合,比如:矿井、营救手术、航天器、水下等条件苛刻或狭窄的环境中。

    结合声学特征和状态空间模型的语音分离方法及系统

    公开(公告)号:CN119360878B

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202411897514.1

    申请日:2024-12-23

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及语音分离技术领域,具体涉及结合声学特征和状态空间模型的语音分离方法及系统。本发明为了实现语音分离提供了一种语音分离模型,其首先通过音频编码部对混合语音Voicemix进行编码以得到N种不同分辨率的音频特征{F1~FN},接着通过声学特征提取部基于{F1~FN}提取出多尺度语音特征G'm,然后通过状态空间网络部对G'm进行长期建模以得到长时特征IT,out,最后通过音频解码部结合{F1~FN}与IT,out解码重构出{Voice1,…,VoiceN}。本发明解决了现有语音分离方法面对长序列音频会出现建模局限而影响语音分离性能的问题。

    一种基于神经谱信息跨电极表征学习的大脑年龄预测方法

    公开(公告)号:CN119302672A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202411852205.2

    申请日:2024-12-16

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经谱信息跨电极表征学习的大脑年龄预测方法,包括:对被试的多电极通道中的每一电极通道的EEG数据进行预处理,得到1‑20Hz频率下的功率谱密度PSD;利用1‑20Hz频率下的PSD计算每一电极通道的脑电神经谱特征,包括非周期参数AF、周期参数PF、功率比PR、相对能量RE和峰度KUR;将每一电极通道的上述脑电神经谱特征作为单电极自身独立表征的频谱信息,通过稀疏线性回归方法刻画出所有电极神经谱特征的跨电极互相表征的相似性关系矩阵;最后,构建全连接多层神经网络,学习被试的单电极神经谱特征和电极间神经谱特征表征的相似性矩阵与大脑年龄之间的映射关系,根据上述跨电极神经谱特征和神经网络预测被试的大脑年龄。

    想象语音重构模型的生成方法、想象语音重构方法

    公开(公告)号:CN119047515B

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411526265.5

    申请日:2024-10-30

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本申请涉及一种想象语音重构模型的生成方法、想象语音重构方法,其中,该生成方法包括:获取样本脑电信号,样本脑电信号为受试者在进行连续语音想象时产生的脑电信号;通过样本脑电信号对想象语音重构模型进行监督训练,想象语音重构模型包括特征嵌入模块、特征预处理模块和状态空间模块;特征预处理模块包括依次连接的第一U网络模块和外在注意力机制块,第一U网络模块包括依次连接的第一卷积层、第二卷积层、第一目标模块、第三卷积层、第二目标模块、第三目标模块和第四卷积层,目标模块包括多个依次连接的结构性状态空间模块。解决了目前想象语音重构模型的生成方法所生成的想象语音重构模型无法较为准确地重构连续语音的问题。

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