一种基于人工智能的人体嗓音检测分析方法

    公开(公告)号:CN117409819A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311723639.8

    申请日:2023-12-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的人体嗓音检测分析方法,该方法包括S1嗓音数据的采集和预处理;S2、采集数据划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集;S3、训练数据集及其标识信息构建复合前馈神经网络模型,输出为不同标识信息对于人体嗓音输出特征量;S4、验证数据集与复合前馈神经网络模型输出比较判断是否匹配,不断更新完善该复合前馈神经网络模型;S5、将测试数据集作为S4步获得的复合前馈神经网络模型输入参数进行测试,从测试嗓音输出特征获得测试嗓音和最佳标识相应最佳特征之间的差异性,从而确定该嗓音的缺陷。本申请的方法实现了对不同人群的嗓音数据进行定量准确分析,并为特定嗓音的形成提出训练针对性。

    一种基于肌电流传感器的嗓音监控分析训练装置和方法

    公开(公告)号:CN119014883A

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202411517062.X

    申请日:2024-10-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于肌电流传感器的嗓音监控分析训练装置和方法,包括:肌电流传感器阵列及至少一个参考用肌电流传感器,肌电流传感器阵列安装在人体咽喉口腔及胸腔部,参考用肌电流传感器安装在不限于肩、臂或腿部的人体发声时肌肉不发生收缩位置;控制及数据处理单元,该单元与各肌电流传感器连接进行数据交换;设备终端,与控制及数据处理单元连接并实现命令、信息传输。该装置对嗓音监控分析训练是通过肌电流传感器获得肌肉震动数据,经滤波、降噪处理获得不同肌肉位置信号功率谱密度,判断肌肉收缩位置,确定男性或女性发声,并对发声部位训练。本技术方案将肌电流传感器用于医学声音分析和训练,为该技术领域发展提出一个创新性路径。

    一种基于自适应光场重建和低秩分解的去高光内窥镜

    公开(公告)号:CN118172266B

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410593065.5

    申请日:2024-05-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应光场重建和低秩分解的去高光内窥镜,包括内窥镜本体和图像处理单元,所述内窥镜本体内部的镜头和成像传感器之间设置余弦强度掩膜;所述图像处理单元的处理过程包括:光场成像、光场重构、低秩矩阵逼近和图像融合步骤。本发明通过在内窥镜用成像传感器表面放置余弦强度掩膜,按照常规流程进行成像,采用傅里叶域实现光场信息的拼接与重建,采用低秩矩阵逼近算法去除不同角度的光场图像分量内的高光信息,并采用神经网络算法进行不同角度图像的融合,输出去除高光后的图像,从而提高内窥镜的图像质量,为医生提供更清晰和细节全面的内窥镜图像,提高对病变结构的准确诊断。

    一种基于自适应光场重建和低秩分解的去高光内窥镜

    公开(公告)号:CN118172266A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410593065.5

    申请日:2024-05-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应光场重建和低秩分解的去高光内窥镜,包括内窥镜本体和图像处理单元,所述内窥镜本体内部的镜头和成像传感器之间设置余弦强度掩膜;所述图像处理单元的处理过程包括:光场成像、光场重构、低秩矩阵逼近和图像融合步骤。本发明通过在内窥镜用成像传感器表面放置余弦强度掩膜,按照常规流程进行成像,采用傅里叶域实现光场信息的拼接与重建,采用低秩矩阵逼近算法去除不同角度的光场图像分量内的高光信息,并采用神经网络算法进行不同角度图像的融合,输出去除高光后的图像,从而提高内窥镜的图像质量,为医生提供更清晰和细节全面的内窥镜图像,提高对病变结构的准确诊断。

    一种基于深度网络重建的单路双光谱实时内窥镜装置

    公开(公告)号:CN118021243A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410438802.4

    申请日:2024-04-12

    Abstract: 本发明提供一种基于深度网络重建的单路双光谱实时内窥镜装置,包括双光谱交替照明模块、单路成像模块、同步控制模块以及图像重建模块,入射光线经光谱切换组件后形成宽带和窄带双路照明,再经照明光纤进入内窥镜光路,成像镜头组件连续采集双路照明下的视频图像数据传输至图像传感器,将图像传感器获取的宽窄带交替帧视频序列经双通道重建模型融合重建,获得同步的两路帧率为N帧/秒的连续视频,实时输出显示。本发明集成宽窄带光源,采用深度网络模型融合宽带视频的清晰度和窄带视频的成像对比度得到清晰、同步的双通道视频,可同步显影组织的解剖轮廓和病理特征,在同一视野内清晰观察到多视角信息,能够大大提高检查效率和手术精度。

    一种基于深度学习的大视角喉镜

    公开(公告)号:CN116327103B

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202310618436.6

    申请日:2023-05-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的大视角喉镜,包括微镜头成像组件用于获取图像数据;所述微镜头成像组件包括视场不重叠至少两组小口径微镜头;柔性传像组件与微镜头成像组件连接,用于传输图像数据;图像处理模块,连接于柔性传像组件另一端,所述图像处理模块根据微镜头成像组件获得的图像数据,通过使用生成对抗神经网络训练以获得图像融合模型,所述图像融合模型将训练输出的结果重新拼接为消除了不重叠视场图像之间缝隙的完整图像;显示组件用于显示完整图像。本发明的技术方案基于柔性传像和人工智能图像融合技术,在单次拍摄中对超大视角的场景进行高分辨率成像的能力,通过显示屏观测经由智能图像融合算法重建的超大视场图像。

    一种止血鼻夹
    19.
    实用新型

    公开(公告)号:CN221617139U

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202323436417.6

    申请日:2023-12-15

    Inventor: 李涛 闫燕 陈博宇

    Abstract: 本申请提供一种止血鼻夹,止血鼻夹包括:两个夹体,两个夹体对称设置;其中,夹体包括夹持架和缓冲垫;夹持架包括主体部和尾部,两个夹体在主体部和尾部之间的连接处转动连接;主体部的夹持端设有装配部,缓冲垫安装于装配部、并位于两个夹持架的相向侧,且缓冲垫的外边缘伸出在装配部的外边缘之外;弹性件,弹性件抵设在两个夹持架的尾部之间。本申请提供的止血鼻夹的结构简单、易于操作,能够准确按压出血创面,有效止住鼻腔出血。

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