-
公开(公告)号：CN113128353B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110327248.9
申请日：2021-03-26
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F3/01 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种面向自然人机交互的情绪感知方法，包括以下步骤：S1：采集积极、平和、消极情感状态下的头皮脑电信号；S2：对步骤S1采集的数据进行预处理；S3：构建训练样本和测试样本；S4：训练深度卷积神经网络；S5：测试集测试分类效果。还公开了一种面向自然人机交互的情绪感知系统。本发明通过时空深度卷积神经网络学习脑电信号中的高维时空特征信息，以实现对情感识别任务的效率和准确率提升的脑电信号情感识别方法。本发明克服先进行特征提取后再输入卷积神经网络中产生的丢失部分有用脑电特征信息、特征提取有用性验证的问题，减少情感识别的复杂性，提高情感识别的效率和准确率。
-
公开(公告)号：CN116541776A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310563917.1
申请日：2023-05-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06F17/11
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于时空互补学习的脑电波情感识别方法、系统。脑电波情感识别方法包括如下步骤：S1：利用胶囊网络对脑电波信号中的空间位置关系进行构建，进而获取包含脑电波信号空间信息的空间特征。S2：利用记忆时序信息的神经网络对空间特征进行处理，完成情感的动态学习得到包含脑电波信号时间信息的时间特征。S3：预设互补学习阶段的连接权重矩阵，对空间特征和时间特征进行融合，得到时空互补的高级情感特征。S4：将互补学习获得的高级情感特征送入全连接层，以获得情感状态的最终预测结果。本发明解决了现有脑电波情感识别方法对脑电波信号中的有效信息提取不足，进而导致预测精度较低的问题。
-
公开(公告)号：CN116434756A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310460757.8
申请日：2023-04-25
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据引导特征蒸馏的虚假音频检测方法，包括以下步骤：对原始音频提取出对数功率谱，使用其F0子带作为网络的输入特征；对原始数据进行数据增强，并预训练得到教师模型；使用原始数据训练的模型作为学生模型，计算预测值与标签的损失，教师模型在浅层和深层特征上对学生模型进行指导；教师模型在预测维度进一步进行指导并平衡损失，防止学生模型过度拟合原始数据；设置训练轮次对模型进行训练，选取再好效果的模型进行测试，最深层网络输出作为预测结果。还公开了一种基于数据引导特征蒸馏的虚假音频检测系统。本发明首次将基于数据引导的特征蒸馏用于虚假音频检测，能够显著提高虚假音频检测低质量环境下的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN115331686A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210509197.6
申请日：2022-05-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0316 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种基于联合训练的噪声鲁棒伪造语音检测系统，包括：语音增强模块用于利用深度神经网络对原始输入带噪语音进行增强处理，以去除背景噪声；语音融合模块用于将增强后的语音与原始输入带噪语音进行线性加权融合，获得融合语音，实现语谱补偿，保存伪造痕迹；伪造检测模块用于对融合后的语音提取对数功率谱特征，基于低频段特征建模，获得对语音的真伪预测结果；联合训练模块用于联合训练和优化语音增强模块与伪造检测模块。还公开了一种基于联合训练的噪声鲁棒伪造语音检测方法。本发明在伪造语音检测领域引入语音增强技术，并采用语音融合模块和联合训练模块，提升语音增强的效果，使伪造语音检测系统在带噪环境下可以保持鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN115223201A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210835636.2
申请日：2022-07-15
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于单目序列图像的三维人体关节点估算方法、系统及装置，该估算方法先获取每一帧单目序列图像中的二维人体关节序列，然后对二维人体关节点序列进行滤波处理，在二维人体关节点序列中加入位置编码后输入至一个新构建的空间特征提取网络中，提取每一帧单目序列图像中的人体关节点的空间特征，进而得到一个n帧的三维人体关节点姿态特征序列。再然后将n帧的三维人体关节点姿态特征序列输入至一个时序特征提取网络中，得到中间帧的三维人体关节点特征。最终将中间帧的三维人体关节点特征输入到一个全连接层模块二，得到中间帧的三维人体关节点坐标。该估算方法能够有效降低关节点估算过程中的估计误差。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115154828A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210940177.4
申请日：2022-08-05
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于脑机接口技术的大脑功能重塑方法、系统、设备。一种基于脑机接口技术的大脑功能重塑方法包括以下步骤：S1.实时采集运动功能障碍病人的脑电信号，根据脑电信号转换成控制指令。S2.根据运动功能障碍病人的全身视频得到一个动作评价指标。S3.根据运动功能障碍病人的面部视频计算出运动功能障碍病人的生理指标。S4.判断运动功能障碍病人的生理指标和动作评价指标是否在一个预设的合理指标范围内，得到一个判断结果。S5.根据控制指令控制机械臂，当判断运动功能障碍病人的生理指标或动作评价指标不在合理指标范围内时，控制机械臂停止。本发明实现了运动功能障碍病人可以通过脑电信号控制机械臂独立完成康复训练。
-
公开(公告)号：CN115054272A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210893898.4
申请日：2022-07-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种面向运动障碍功能重塑的脑电信号识别方法及系统。识别方法包括以下步骤：S1：设置采样周期，获取多个脑电信号；S2：对脑电信号预处理并提取训练集；S3：将训练集中的脑电信号分为不重叠的时间窗口，计算每个时间窗口的皮尔逊系数，获取时域脑功能连接；S4：根据时域脑功能连接和空间域信息建立脑部生物拓扑模型；S5：提取特定频段范围内的初始特征，校准后训练集上的特征作为输入特征；S6：根据输入特征和脑部生物拓扑模型构造可学习图卷积神经网络模型，输出预测标签。本发明通过充分融合时‑频‑空域的脑电信息，学习更具有鉴别性的运动想象特征，使得模型在训练过程中合理优化电极关系，提高了脑电信号识别的准确率。
-
公开(公告)号：CN114707544A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210297805.1
申请日：2022-03-23
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EEG脑电信号情感识别方法，包括以下步骤：原始数据输入，选取合适的公开的脑电信号数据集并且带有可识别的情感标签；数据预处理，对采集到的EEG信号进行预处理得到适合的脑电信号；特征分析，对预处理后的EEG信号进行时域和频域的特征分析；特征处理，对分析后的EEG信号提取六种不同的情感特征；分类识别，将提取的特征分为测试集和训练集放入支持向量机SVM分类器、KNN分类器中进行学习分类。还公开了一种基于EEG脑电信号情感识别系统。本发明对比了不同分类器下的脑电信号及识别率，并能直观反映识别情况，同时对于新的脑电信号特征基于训练好的模型进行识别。
-
公开(公告)号：CN114627855A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210094644.6
申请日：2022-01-26
Abstract: 本发明公开了一种基于复数谱的语音抑郁水平检测方法，包括以下步骤：S1：提取原始语音波形的复数谱，作为语音抑郁水平预测的输入特征；S2：采用深层语音特征提取器对特征的通道之间的相互依赖性建模，获取区分性声学特征；S3：采用两层卷积神经网络将频率信道压缩成一维，获取只有时间维度的深度语音特征；S4：采用注意时间池获取低维语音表征的长期相关性，并根据注意机制动态选择更重要的信息，获得相对应的预测结果。还公开了一种基于复数谱的语音抑郁水平检测系统。本发明首次将复数谱用于语音抑郁水平检测，能够显著提高语音抑郁水平检测的准确率。
-
公开(公告)号：CN114238849A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111481834.5
申请日：2021-12-06
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复数谱子带融合的虚假音频检测方法，包括以下步骤：S1：提取原始语音波形的复数谱特征和对数功率谱特征，作为输入特征；S2：将复数谱特征分为低频和高频两个子带频段，分别对复数谱的高、低频段进行建模，并获得相对应的预测结果；S3：对对数功率谱的低频段特征进行建模，并获得相对应的预测结果；S4：将复数谱的高、低两个子带频段的预测结果通过一级融合算法进行融合，得到一级融合结果；S5：将对数功率谱的低频段特征得到的预测结果和一级融合结果通过二级融合算法进行融合，得到最终结果。还公开了一种基于复数谱子带融合的虚假音频检测系统。本发明能够显著提高音频伪造检测技术的准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
141
records
(took 0.025 seconds)
