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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115273853A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210853706.7
申请日：2022-07-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于仿生神经网络构建语音识别程序的系统，包括：语音感知模块、码序列翻译模块、文本输出模块。语音感知模块由序列分割、傅里叶变换、两层二维卷积神经网络构成，接收语音数据生成其时分频谱的特征向量序列。码序列翻译模块由四层仿生神经元构成的仿生神经网络组成，接收特征向量序列，经过稀疏的突触传递异步性和双极性的信号更新神经元状态来对应信息的处理，输出具有概率意义的编码序列。文本输出模块接收代表字母的编码序列，通过预设编码解码映射生成字母序列，得到语音识别的目标文本结果。本发明将仿生神经网络应用于语音识别问题，能够实现在较低的模型复杂度的前提下得到较好的可解释性和预测结果。
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公开(公告)号：CN115273853B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210853706.7
申请日：2022-07-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于仿生神经网络构建语音识别程序的系统，包括：语音感知模块、码序列翻译模块、文本输出模块。语音感知模块由序列分割、傅里叶变换、两层二维卷积神经网络构成，接收语音数据生成其时分频谱的特征向量序列。码序列翻译模块由四层仿生神经元构成的仿生神经网络组成，接收特征向量序列，经过稀疏的突触传递异步性和双极性的信号更新神经元状态来对应信息的处理，输出具有概率意义的编码序列。文本输出模块接收代表字母的编码序列，通过预设编码解码映射生成字母序列，得到语音识别的目标文本结果。本发明将仿生神经网络应用于语音识别问题，能够实现在较低的模型复杂度的前提下得到较好的可解释性和预测结果。
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公开(公告)号：CN115223243A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210810308.7
申请日：2022-07-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种手势识别系统，包括：输入模块、卷积特征提取模块和控制系统模块。其中输入模块利用事件相机实时捕捉手势图像事件流作为输入。卷积特征提取模块是一个卷积神经网络，用于从输入图像数据中提取结构特征。使用这类信息，网络能够识别出图像中手势较为重要的特征信息，并仅将这部分图像传输至下一个模块。控制系统模块由神经回路策略网络实现，由四层神经元构成，分别实现承接卷积网络的图像特征，构造循环连接结构和最终输出手势含义的功能。本发明将神经回路策略应用于视听辅助系统的手势识别，拥有较高的计算效率，有利于对时间序列建模，在更小的参数量下却有更好的效果，具有鲁棒性和较强的可解释性，不容易受到噪声的干扰。
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公开(公告)号：CN203288183U
公开(公告)日：2013-11-13
申请号：CN201320285214.9
申请日：2013-05-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G09F9/33
Abstract: 本实用新型提供了一种步行区景观牌，该景观牌包括指示牌、基座、LED显示屏和钢筋网架，指示牌采用超白钢化玻璃板，且玻璃板上有长方形开口；基座上预留有安装槽；安装关系：基座与钢筋网架固定成一体，钢筋网架埋设在地基中，基座内设置有电源线、漏电保护器、时间控制器、数据传输端口，指示牌插入基座的安装槽中，并通过橡胶垫及玻璃胶黏贴与基座固定成一体，LED显示屏安装在指示牌上的长方形开口内，并与基座内的电源线、漏电保护器、时间控制器、数据传输端口相连，外部电源通过基座内的电源线给LED显示屏供电；本实用新型可以起到防水的作用，也更能耐腐蚀、耐用，同时采用LED显示屏进行自动播放内容，内容可以选择且内容更多更丰富。
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