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公开(公告)号：CN101944180A
公开(公告)日：2011-01-12
申请号：CN201010275635.4
申请日：2010-09-07
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/34
Abstract: 本发明公布了一种基于乐符知识及双投影法的乐符基元分割方法，对乐谱图像进行连通域分析后尽管能够获得乐谱图像的各个连通域，但由于乐谱符号的空间多样性，通常需要将乐谱对象分割成最基本的基元，以减轻乐谱识别的负担并提高识别率。本发明根据需要分割的各种乐符的结构特点，提出了基于乐符知识及双投影法的基元分割算法。考虑到需要进一步分割的连通域通常包含有符干，因此首先对经过初步分割的所得到的各连通域进行垂直投影，并结合音符结构知识判断是否包含有符干，从而确定哪些连通域需要进一步分割，然后再在此基础上采用水平投影法进行基元分割。
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公开(公告)号：CN101930544A
公开(公告)日：2010-12-29
申请号：CN201010275849.1
申请日：2010-09-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公布了一种基于行游程邻接表的乐谱快速连通域分析方法，所述方法如下，对图像F(x，y)由上至下进行行扫描，记录下各行的黑色游程信息，得到整幅图像的水平黑色游程信息表；建立重要信息统计矩阵向量；判断Yctable中的Flagi是否为1；计算第i行(即下一行)各游程段与第i-1行各游程段的邻接情况；统计游程邻接表第r行(即下一行的第r个游程段所对应的行)中1的个数；去掉废除后连通域编号的其它连通域编号所对应的ltyxsb就是分割后真正的各连通域所对应的像素信息；最后用方框标识出分割区域。
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公开(公告)号：CN101887721A
公开(公告)日：2010-11-17
申请号：CN201010230506.3
申请日：2010-07-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公布了一种基于心电信号与语音信号的双模态情感识别方法，所述方法包括如下步骤：(1)情感数据的采集；(2)情感特征的提取；(3)判决层融合算法：(3-1)待识别的情感类别包括烦躁、喜悦和平静三个类别，对语音与心电分类器均采用高斯混合模型(GMM)来进行每种情感类别的概率模型的训练，高斯混合模型是成员密度的加权和；(4)特征层融合算法：(4-1)采用PCA方法进行语音特征与心电特征的融合与降维；(4-2)采用(3-1)中所述的高斯混合模型进行训练与识别。本发明融合心电和语音进行双模态情感识别；提取心电的混沌特征进行情感识别；识别性能高。
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公开(公告)号：CN100479444C
公开(公告)日：2009-04-15
申请号：CN200610096718.0
申请日：2006-10-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 电力线通信系统中块状方式的信道估计方法是一种用于在电力线中高速传输数据信号的块状方式的信道估计方法，该方法为：接收同步帧中的经过信道的64点伪随机序列；找出这16点值中模最大的，并以此模值的25%为门限，这16点中凡是小于门限的都清零，完成此过程后在这16点序列后补112个数值为零的序列点，补成128点序列；将这128点序列去做128点的快速傅立叶变换，得到一个新的128点序列，此即为信道频域冲击响应的估计；分别求出每点各自的共轭以及模的平方；接收数据帧中的数据经过快速傅立叶变换的结果，将其与刚才求出的的共轭做乘法，又得一128点序列；将此128点序列去除以前面求出的模的平方。
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公开(公告)号：CN1933463A
公开(公告)日：2007-03-21
申请号：CN200610096718.0
申请日：2006-10-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 电力线通信系统中块状方式的信道估计方法是一种用于在电力线中高速传输数据信号的块状方式的信道估计方法，该方法为：接收同步帧中的经过信道的64点伪随机序列p（n）；找出这16点值中模最大的，并以此模值的25％为门限，这16点中凡是小于门限的都清零，完成此过程后在这16点序列后补112个数值为零的序列点，补成128点序列；将这128点序列去做128点的快速傅立叶变换，得到一个新的128点序列，此即为信道频域冲击响应的估计H（k）；分别求出H（k）每点各自的共轭以及模的平方；接收数据帧中的数据经过快速傅立叶变换的结果，将其与刚才求出的H（k）的共轭做乘法，又得一128点序列；将此128点序列去除以前面求出的H（k）模的平方。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112653980A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202110035197.2
申请日：2021-01-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明公开了一种智能助听器交互式自验配方法，包括如下步骤：步骤1，听障患者倾听助听器发出的测试语音进行五级评价，并形成助听器声音质量评价指标；步骤2，根据患者的11维听力图，3维个性信息，语音评价形成特征序列，然后计算其与验配历史数据库中的特征序列的相似度步骤3，设计参数调整的价值函数，计算参数调整策；略的价值，使得每次参数调整的价值最大化；步骤4，构建神经网络，获得神经网络的权值；步骤5，将测试语音频谱，语音评价，患者个性信息以及连续3组历史参数调整策略输入神经网络，重新生成测试语音给听障患者进行评价。本发明综合考虑主客观语音评价方法，结合深度学习网络，将认知和个人因素融入助听器设计，应用前景好。
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公开(公告)号：CN108175426A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711315604.5
申请日：2017-12-11
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/16
Abstract: 本发明公开了一种基于深度递归型条件受限玻尔兹曼机的测谎方法，首先在连续语音段落中，利用条件受限玻尔兹曼机对时间序列具有良好的建模特性和简易的推理过程，对训练样本进行建模，得到说话人是否说谎的高阶统计信息；接着用该高阶统计信息和训练样本的标签对递归神经网络进行有监督的参数训练。在获得条件受限玻尔兹曼机和递归神经网络的初始化参数后，将这两个基本网络单元由下至上搭建而成；并在验证数据集上，基于最小二乘回归微调递归神经网络的参数；利用建立的网络，对说话人的语音信号特征进行测试。本发明能够自动得到测谎的结果，且具有相对较高的识别率，该方法对评测者的专业知识和技能要求不高，有较高的测试效率。
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公开(公告)号：CN102497643A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110415016.5
申请日：2011-12-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种认知无线电功率控制方法是以D.Goodman提出的非合作博弈功率控制算法为基础，对收益函数进行改进，提供一种新的基于非合作博弈功率控制算法，同时为了提高所提功控算法的搜索精度，本发明又提出一种改进的混合蛙跳算法。本发明的认知无线电功率控制方法计算精度更高，实现对用户发射功率的有效控制，能明显提升系统性能。
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公开(公告)号：CN101937678A
公开(公告)日：2011-01-05
申请号：CN201010230511.4
申请日：2010-07-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公布了一种针对烦躁情绪的可据判的自动语音情感识别方法，包括如下步骤：(1)建立烦躁语音数据库；(2)提取语音情感特征；(3)特征选择：采用fisher准则进行特征评价；(4)可据判的识别方法：(4-1)采用GMM对烦躁、喜悦和平静三种情感进行建模，每种情感对应一个GMM模型，通过最大后验概率准则判决；(4-2)采用一种基于似然概率模糊熵的拒判方法对样本与情感类别之间的符合程度进行度量，从而实现对未知类别样本的拒判。本发明具有较好的烦躁情绪的识别性能。
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