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公开(公告)号：CN113411733A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110679746.X
申请日：2021-06-18
Applicant: 南京工程学院
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明公开了一种面向免验配助听器的参数自调节方法，包括以下步骤：步骤一：确定10组参数[a1,b1,a2,b2,r,s,t]1～10；步骤二：根据患者在中心频率CF处的听力损失，分别计算10组参数对应的内/外毛细胞听力损失，正常耳和患耳的最大增益和补偿系数；步骤三：将输入语音xin分帧加窗，并计算每帧信号的能量谱E(k)；步骤四：计算10组参数对应的补偿增益；步骤五：将步骤四计算得出的补偿增益作用在信号谱上，获得补偿后的10组语音信号；步骤六：计算10组语音信号的适应度，并重新生成10组参数。该面向免验配助听器的参数自调节方法根据耳蜗听损模型建立响度补偿模型，同时基于智能算法自适应调节参数，具有响度补偿效果好且调配方便的优点。
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公开(公告)号：CN113361088A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110605767.7
申请日：2021-05-31
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F111/08 , G06F119/06 , G06F119/10
Abstract: 本发明提出了一种基于边缘计算的低能耗高铁轮对轴温监测及诊断方法，针对将轮对实时轴温数据全部上传云端计算时延较大，影响高铁运行时温度监测系统效率的情况，提出了一种利用边缘计算的低能耗轴温数据监测及诊断方案。该方案将轴温监测数据划分为两部分，一部分轴温数据发送给云计算中心进行计算，另一部分轴温数据发送给边缘结点（多台边缘计算设备）进行计算，实现低时延低能耗的监测和诊断，提高轮对轴温数据监测的实时性，从而提高轮对轴温监测系统的效率。
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公开(公告)号：CN112949192A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110253368.9
申请日：2021-03-05
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06F119/02 , G06F119/04 , G06F119/10
Abstract: 本发明涉及一种确定性重采样粒子滤波的混凝土冻融寿命预测方法，针对标准粒子滤波存在粒子多样性匮乏而导致的预测精度下降问题，从重采样技术改进的角度出发，提出的混凝土冻融寿命预测方法中，确定性重采样算法考虑了粒子状态值，增加了粒子空间分布信息，在保证粒子原始分布的同时，通过粒子空间采样对小权值粒子进行融合，因此小权值粒子不会被抛弃，克服了粒子多样性匮乏现象，提升了寿命预测精度。
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公开(公告)号：CN112949185A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110242646.0
申请日：2021-03-05
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06F119/02 , G06F119/04 , G06F119/10
Abstract: 本发明涉及一种多因素混凝土冻融的粒子滤波寿命预测方法，包括：以相对动弹性模量随冻融循环的衰减规律构建冻融劣化过程的状态方程；通过声时与相对动弹性模量的关系，构建冻融劣化的观测方程；最后，基于状态和观测方程，建立混凝土冻融损伤劣化过程的状态空间模型，利用粒子滤波，实现多因素混凝土冻融的寿命预测。粒子滤波可消除多种不确定因素的影响，对模型复杂度要求较低，且不需要大量训练数据，相比传统方法具备更高的寿命预测精度，对改进混凝土结构设计、延长使用寿命和增强维护保障具有重要的应用价值与经济效益。
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公开(公告)号：CN112949184A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110242641.8
申请日：2021-03-05
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06F119/04 , G06F119/02 , G06F119/10
Abstract: 本发明涉及一种最小采样方差粒子滤波的混凝土冻融寿命预测方法，针对标准粒子滤波存在粒子多样性匮乏而导致的预测精度下降问题，从重采样技术改进的角度出发，提出的混凝土冻融寿命预测方法中，引入采样方差作为代价函数，能最大程度地降低重采样过程中的信息损失，可有效缓解粒子多样性匮乏现象，适用于更高维更复杂的状态空间模型，且对比辅助粒子滤波与标准粒子滤波算法具备更高的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112185423A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011041520.9
申请日：2020-09-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于多头注意力机制的语音情感识别方法，包括如下步骤：从原始语音数据中提取具有时序信息的语音特征；建立具有处理时序能力的LSTM模型；用多头注意力对LSTM模型的输出在时间维度和特征维度上分别进行注意力加权，区分不同时间片段内情感的饱和度以及不同特征对情感的识别能力；将时间维度和特征维度分别加权后的输出输入全连接层和softmax层得到语音情感类别；用已知的原始语音数据样本训练情感识别模型，并对识别性能进行评测；将未知的原始语音数据样本输入训练好的情感识别模型，输出对应的语音情感类别。本发明通过多头注意力机制来强化LSTM模型的输出，以提高语音情感识别性能，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN110602462B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201910923558.X
申请日：2019-09-27
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于AI的工业图像检测装置及方法，以嵌入式设备为采集前端，PC机作为上位机实现划痕检测。本系统大致由图像采集、图像传输和图像处理三部分构成。针对工业界零件检测的实际需求，采用了低功耗的STM32F407微处理器芯片，降低了成本。嵌入式端先将采集的图像缓存在存储芯片中，然后通过以太网传输至PC端Qt编写的上位机软件并显示，两者采用TCP/IP通信，同时具有串口通信的功能。图像检测采用YOLOv3目标检测网络实现，利用TensorFlow C++ API将提前训练好的识别划痕的网络移植到上位机，对输入视频或图像进行预测，输出划痕位置的标识。
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公开(公告)号：CN111401204A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010166102.6
申请日：2020-03-11
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明具体涉及一种基于分数阶Hilbert倒谱的特征提取方法，包括S1、采集不同用电负荷单独运行时的电流数据；S2、对采集到的电流数据分别进行加窗预处理；S3、对处理后的电流数据分别进行分数阶Hilbert变换，将数据映射到分数空间；S4、对分数阶Hilbert变换阶数进行寻优，确定最优阶数；S5、在最优阶数下，计算得到不同用电负荷的倒谱特征；S6、将不同用电负荷在最优阶数下的分数阶倒谱特征代入支持向量机中进行负荷识别，得到不同用电负荷的识别率。本发明提出的分数阶倒谱特征有效的提高了不同用电负荷识别率，并且在负荷特征近似的情况下有较好的分类效果。
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公开(公告)号：CN110853668A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910845466.4
申请日：2019-09-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于多种特征融合的语音篡改检测方法，检测语音文件是否为拼接而成，包括以下步骤：步骤S1、将待检测的语音数据进行分帧，划分为多组语音数据帧；步骤S2、对每组语音数据帧提取多维特征；步骤S3、构建基于Attention-RNN的模型作为分类器；步骤S4、将步骤S2中提取到的多维特征输入训练好的分类器，从而判断当前帧语音是否被篡改。本发明的方法通过提取帧级特征能够有效挖掘语音信号中前后特征的差异，将多种特征相结合，语音特征挖掘更加丰富，利用注意力机制为同一样本的局部赋予不同的重要性，自动学习出时序信号的特征。
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公开(公告)号：CN110853656A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910845468.3
申请日：2019-09-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于改进神经网络的音频篡改识别算法，其将任意大小的谱图池化成固定长度的谱图表示的CNNs结构和具有注意力机制的LSTM结构，将信号的梅尔谱图和帧级特征引入到语音篡改识别算法中，综合了音频信号的频谱和时序信息；通过在CNNs结构中加入改进池化层，使得CNNs可以输入任意尺寸谱图，解决音频长度不固定问题；增加注意力机制挖掘高层特征的权重比例，最终得到优质的音频特征；并利用数据融合理论进行决策融合的算法；提高音频篡改识别的识别率和模型的鲁棒性。本发明能够有效识别出音频篡改与否，克服了传统音频篡改识别率较低的问题。
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