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公开(公告)号：CN119416797B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510020042.X
申请日：2025-01-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/16 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/043 , G06N3/0895 , G06N3/0442 , G06F18/213 , G06N3/082 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明涉及人工智能和语义通信技术领域，提出一种基于多目标对比学习的语义通信方法、系统及终端。语义通信方法基于经训练的自编码器模型完成，包括：配置不同长度的若干条文本，将不同长度的若干条文本依次输入语义通信编码器，获得语义编码序列；语义编码序列经信道传输成为模糊语义编码序列，将模糊语义编码序列输入语义通信解码器进行语义解码；基于多目标对比学习损失函数训练自编码器模型，当连续预设次数的训练中损失值未出现下降时，训练完成；将训练完成的自编码器模型部署至信道，进行语义通信。本发明不仅考虑了文本信息的精确重建，还考虑了噪声鲁棒性、特征均匀性和文本真实性，具有更强的抗噪声鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN119476303A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510020037.9
申请日：2025-01-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F40/30 , G06N3/043 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及人工智能、对比学习和语义通信技术领域，提出一种基于改进对比学习的语义通信方法、系统及终端。本方法基于经训练的自编码器模型完成，包括：配置不同长度的若干条文本，将不同长度的若干条文本依次输入语义通信编码器，获得语义编码序列；语义编码序列经信道传输成为模糊语义编码序列，将模糊语义编码序列输入语义通信解码器进行语义解码；构建对比学习正样本对和负样本对；基于正样本对和负样本对，采用改进对比学习损失函数训练自编码器模型，当连续预设次数的训练中损失值未出现下降时，训练完成；将训练完成的自编码器模型部署至信道，进行语义通信。本发明能够保证对比学习的对齐性和均匀性，使语义通信具有更好抗噪声鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119416797A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510020042.X
申请日：2025-01-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/16 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/043 , G06N3/0895 , G06N3/0442 , G06F18/213 , G06N3/082 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明涉及人工智能和语义通信技术领域，提出一种基于多目标对比学习的语义通信方法、系统及终端。语义通信方法基于经训练的自编码器模型完成，包括：配置不同长度的若干条文本，将不同长度的若干条文本依次输入语义通信编码器，获得语义编码序列；语义编码序列经信道传输成为模糊语义编码序列，将模糊语义编码序列输入语义通信解码器进行语义解码；基于多目标对比学习损失函数训练自编码器模型，当连续预设次数的训练中损失值未出现下降时，训练完成；将训练完成的自编码器模型部署至信道，进行语义通信。本发明不仅考虑了文本信息的精确重建，还考虑了噪声鲁棒性、特征均匀性和文本真实性，具有更强的抗噪声鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN119132320A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410954532.2
申请日：2024-07-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G10L21/013 , G10L15/18
Abstract: 本发明涉及电数字数据处理技术领域，特别涉及一种声音的克隆系统、方法、电子设备及存储介质，其中，系统包括：音频输入模块，用于接收任一声源的参考语音片段；语义提取模块，用于基于参考语音片段，识别参考语音片段的语言学离散语义表示；声纹特征提取模块，用于基于参考语音片段，提取任一声源的声纹特征；声学合成模块，用于将语言学离散语义表示和声纹特征重建为对应的声学频谱；声码器，用于将声学频谱作为输入，以利用参考语音片段输出具有任一声源的音色的语音。由此，解决了相关技术中，声音克隆模型需要一定时长的目标声源语音，不能做到即时克隆，且存在音色泄露现象，导致合成的语音仍含有部分原声源特征等技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119132314A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410954521.4
申请日：2024-07-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及语音编码技术领域，特别涉及一种可变比特率的去冗余语音语义编码方法及装置，其中，方法包括：基于预设深度神经网络模型，获取目标说话人的原音频；提取原音频中语言学离散语义表示，并获取原音频的声纹特征和压缩频谱特征；将语言学离散语义表示、声纹特征和压缩频谱特征分别进行重建处理，得到目标音频声学中间表示，并利用目标音频声学中间表示得到要输出的目标音频，以对原音频进行去冗余语音语义编码。由此，解决了相关技术中的声音合成模型为固定参数的预训练模型，难以根据不同说话人更改恢复语音中的说话人特征，导致部分语音信息失真，降低了语音识别的质量和效率，并且降低了语音恢复的准确性的问题。
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公开(公告)号：CN101793485A
公开(公告)日：2010-08-04
申请号：CN201010001178.X
申请日：2010-01-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种爆轰产物导电式螺线管型爆磁压缩发生器，属于高功率脉冲电源和磁压缩领域。所述爆磁压缩发生器还包括定子线圈，金属导电棒和负载；所述爆磁压缩发生器内部设置填充有爆轰物；所述金属导电棒固定埋设在所述爆轰物中间；所述爆磁压缩发生器通过引爆爆轰物，因爆轰产物具有导电性，在所述定子线圈-负载-金属导电棒-爆轰产物形成新电流回路，从而俘获磁通；由于磁场冻结效应，随着爆轰的进行，电感减小，新回路电流增大，在负载端形成高电流脉冲。
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公开(公告)号：CN114553244B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210061199.3
申请日：2022-01-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: H03M13/29
Abstract: 本发明提供一种低码率Turbo码译码方法和装置，所述方法包括：目标分量译码器基于目标信道信息，执行至少一次译码过程，在确定译码过程迭代完成的情况下，将最后一次获得的译码比特作为译码判决结果输出；其中，一次译码过程包括：基于后验信息和外信息，计算先验信息；基于目标信道信息和先验信息，计算Hadamard变换度量值；基于近似算法和Hadamard变换度量值，确定递推度量值；基于Hadamard变换度量值和递推度量值，确定并更新后验信息；基于判决函数和更新后的后验信息，确定译码比特，并对更新后的后验信息进行交织处理后输入至另一个分量译码器。本发明通过近似算法降低译码复杂度，进而降低工程实现复杂度。
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公开(公告)号：CN114337725B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210250259.6
申请日：2022-03-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B1/7073 , H04B1/7085 , H04L7/033
Abstract: 本发明提供一种非相干直接序列扩频信号位同步方法、装置、设备及介质，包括：对获取的待位同步处理数据进行解扩处理，将解扩后的待位同步处理数据中的每段单符号数据划分为两个半符号数据，根据两个半符号数据各自对应的积分区间确定出超前路信号的相干积分结果和滞后路信号的相干积分结果，根据相干积分结果确定出鉴相误差，并输入位同步环中，将位同步环的输出结果确定为下一个符号积分区间的调整量；重复上述三个操作，调整待位同步处理数据的数据符号的目标积分区间，确认目标积分区间与真实数据符号区间相同，本发明提供的方法能够实现一定范围内任意符号速率的非相干直扩信号的位同步处理，操作简单，降低硬件开发成本，提升了用户体验。
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公开(公告)号：CN114339945A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210218268.7
申请日：2022-03-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种无人机自组网的邻居发现方法、装置及无人机，该方法包括：在各发送扇区中，周期性地向各成员节点发送信标帧，以建立与发送扇区内的各成员节点之间的双向对准，直至建立与所有成员节点之间的双向对准；向成员节点广播HELLO包，以使得成员节点基于HELLO包进行应答，生成REPLY包；基于各成员节点反馈的REPLY包，生成邻居列表。本发明提供的无人机自组网的邻居发现方法、装置及无人机，能够在通信距离较远、网络覆盖面积较大的场景下，将所有成员节点对准簇首节点后，由簇首节点统一分发，并依次接收多个成员节点的反馈信息，相较于传统的顺次遍历，能提高邻居发现速度和效率。
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