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公开(公告)号：CN111312275A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010090988.0
申请日：2020-02-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G10L21/0272 , G10L21/0308 , G10L21/0216 , G10L25/24 , G10L17/00 , G10L17/02 , G10L17/04 , G10L25/78 , G10L25/84
Abstract: 本发明公开了一种基于子带分解的在线声源分离增强系统，具体包括子带分解模块、语音活动检测模块、特征提取模块、说话人识别模块、参数估计模块、声源分离模块、后置滤波模块和子带合成模块。该系统利用识别出的说话人单独发声的片段估计对应声源的相对传递函数RTF，实现了实时的相对传递函数RTF估计，同时降低了其他声源信号对某个特定声源相对传递函数RTF估计的干扰；同时该系统提高了传统KNN说话人识别的准确率，并且在噪声干扰较大时也能有较高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN107102296B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710287177.8
申请日：2017-04-27
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01S5/22
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式麦克风阵列的声源定位系统，包括：预处理单元，根据麦克风子阵列采集到的初始音频信号，对该信号进行帧划分，分析计算每一帧音频信号的短时能量，得出音频帧序列中的噪声帧和语音帧；得出所述音频帧序列的信噪比；子阵列选择单元，分析所述麦克风阵列中每个子阵列接收信号的直混比DRR，选取直混比DRR超过阈值的麦克风子阵列。时延计算单元；声源定位单元，该单元包括根据所述每个麦克风对的时延，对声源位置进行预估，得到声源空间U的粗定位模块；精确定位模块：在所述的声源空间U中进行搜索，得到所述声源空间U中的改进的可控响应功率的最大点；分析多个麦克风子阵列的定位结果，经过一致性处理，最终确定声源位置。
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公开(公告)号：CN105894033B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201610202619.X
申请日：2016-04-01
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于雷达检测技术领域，提供了一种海杂波背景下的弱目标检测方法及系统。方法包括：用已知状态的海杂波信号作为训练样本的数据，提取训练样本的至少两种特征向量并融合得到第一联合特征向量，通过对检测系统进行训练，使检测系统对训练样本的检测准确率达到理想值。此时固化训练用检测系统的各项参值数，将各项参数传递给测试检测器，用于未知海杂波数据状态的判定，其中的训练过程只需一次。本发明将近似熵作为描述海杂波特性的特征向量，提高了对次目标单元的检测准确度。
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公开(公告)号：CN110289011A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910649352.2
申请日：2019-07-18
Applicant: 大连理工大学
IPC: G10L21/0264 , G10L21/0216
Abstract: 本发明公开了一种用于分布式无线声传感器网络的语音增强系统，具体包括：相位对齐模块、解析变换模块、小波变换模块、NPSD估计模块、MVDR滤波器模块、分布式算法迭代模块和小波反变换模块。采用该系统首先将每个节点的输入信号要和距离声源最远的那个节点相位对齐，对齐之后的每一路信号分别进行解析小波变换；然后，在小波域中估计NPSD，同时得到MVDR滤波系数；最终，通过分布式算法迭代模块得到每个节点麦克风的输出信号，对输出信号进行小波反变换并取实部获得时域信号。该系统的实现是由每个麦克风和其附近麦克风通过交换特定数据，使得所有麦克风的初始状态值经过迭代收敛到全局平均值完成的。
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公开(公告)号：CN104503963B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201410512710.2
申请日：2014-09-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种头相关脉冲响应数据集处理方法。本发明方法，包括：处理器将头相关脉冲响应HRIR数据集按照仰角和/或水平角进行分组；所述处理器通过局部线性嵌入算法LLE在分组后HRIR中选取重构误差最小值的HRIR作为高维HRIR样本点；所述处理器将所述HRIR样本点降维至低维空间，得到低维HRIR；所述处理器采用分段直线拟合在所述低维HRIR样本点中选取特征HRIR样本点；所述处理器按照仰角顺序和/或水平角顺序将所述特征HRIR样本点组合为三维矩阵。本发明实施例解决了特征HRIR选取方法误差过大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104157290B
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201410409252.X
申请日：2014-08-19
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的说话人识别方法，包括以下步骤：S1：对采集到的语音信号进行预加重和交叠式分帧加窗；S2：采用基于短时能量和短时过零率的双阈值端点检测法对语音信号进行端点检测，判断识别语音的开始时刻、过渡阶段、噪声段和结束时刻；S3：对语音信号进行特征提取：S4：基于受限玻尔兹曼机分层组成深度信念网络模型，采用逐层贪婪算法结合说话人语音特征参数对建立好的深度信念网络模型进行训练，在深度信念网络模型的顶层加入Softmax分类器；S5：将说话人的语音特征输入到完成训练的深度信念网络模型中，计算该模型输出与其他说话人语音特征的相似概率，取概率最大所对应的说话人作为识别结果。
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公开(公告)号：CN107231326A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710359082.2
申请日：2017-05-19
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种NB‑IoT系统下行链路中的小区搜索方法，使用了如下技术手段，npss信号检测采用分段相关与模值相关相结合的方法，采用分段相关进行定时粗同步，然后采用模值相关进行定时粗同步修正和定时细同步。储存本地npss信号时，只需储存一个symbol的npss时域降采样信号和频域信号，空间复杂度降低。进行频偏估计时，将本地npss信号乘以一定步长的频偏与接收到的主同步信号进行相关运算，求得粗频偏估计并补偿，保证信号的频偏控制在一定步长以内；进行精频偏估计时，跨symbol进行，可以将精频偏估计范围减小至一定范围内，提高频偏估计精度。进行nsss信号检测时，在使用接收到的nsss频域信号与本地nsss频域信号相关之前，先确定出nf和q的候选值，再使用接收到的nsss频域信号与候选值内的本地nsss频域信号做相关，减小了时间复杂度。
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公开(公告)号：CN104217730B
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201410411869.5
申请日：2014-08-18
Applicant: 大连理工大学
IPC: G10L21/038 , G10L19/107 , G10L25/27
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑SVD的人工语音带宽扩展方法及装置，其特征在于：1)在带宽扩展的发送端，对源宽带语音信号进行训练，得到宽带语音字典、窄带语音字典和窄带语音稀疏矩阵；2)在带宽扩展的接收端，采用宽带语音字典和窄带语音字典对源窄带语音信号进行带宽扩展，得到扩展出的最终宽带语音信号。采用本发明提高了扩展出的宽带语音质量、大幅度减少训练时间和先验知识的使用，有效提高源窄带语音稀疏矩阵结果的准确性，故具有较高的实用价值。因此本发明可在语音通信等领域广泛推广。
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公开(公告)号：CN104123542B
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201410349103.9
申请日：2014-07-18
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种轮毂工件定位的装置及其方法，所述的装置包括图像采集模块、轮毂模板信息提取模块、待检测轮毂特征点提取模块、特征点匹配模块和轮毂定位模块；轮毂模板信息提取模块用于提取轮毂模板图像上的SIFT特征点、圆心和气嘴的位置以及轮毂外边缘圆周上的四个点。本发明考虑到轮毂图像匹配过程中遇到的光照影响以及平移、旋转、尺度变化等问题，采用尺度不变特征变换特征点匹配方法来匹配出模板图像和待检测图像中空间对应的点对，然后通过这些点对判断模板图像和待检测图像中轮毂区域图像的空间对应关系，最后将模板图像中已知的标定点通过二者的空间对应关系计算出待检测图像中轮毂区域对应的点，从而达到轮毂定位的目的。
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公开(公告)号：CN103904652B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410164455.7
申请日：2014-04-21
Applicant: 大连理工大学
IPC: H02J3/01
Abstract: 本发明公开了一种能抗脉冲噪声干扰的供电网谐波抑制方法和系统，基于有源滤波的方法，采用了自感知执行器的原理，将感知部分和执行部分融合到一起，使两部分互相传递信息，能够克服“当感知信号出错时无法消除谐波甚至使信号更差”的缺点，同时也能提高谐波抑制的效果；在各次谐波权值更新时采用了RLS算法，克服了LMS算法中步长因子难以确定的缺点，并提高了收敛速度，且采用了分数低阶统计量——分数低阶相关(FLOC)对信号进行处理，使得本发明对脉冲噪声的干扰具有一定的抑制作用；在频率估计时，使用了PHD算法，实现简单，计算量小，且将该算法中计算自相关矩阵的公式根据FLOC的计算方法做了改进，能够抑制脉冲噪声的影响，频率估计较准确。
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