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公开(公告)号：CN104464738B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201410601905.4
申请日：2014-10-31
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智能移动设备的声纹识别方法，以智能手机等计算资源相对有限的移动设备上的声纹识别为应用场景，方法的目的在于在不影响辨认准确度的前提下尽可能降低声纹识别方法的时间复杂度，具体包括说话人模型训练和目标说话人识别两个阶段。在说话人模型训练阶段，通过将每个说话人VQ码本中码字的重要性反应在权值的分配上；在声纹识别阶段，仅将提取出的特征向量与权值最大的K个码字进行匹配，从而有效地降低了系统的计算复杂度，提高了系统的识别速率。
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公开(公告)号：CN104394588B
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201410650751.8
申请日：2014-11-15
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明提出一种基于Wi‑Fi指纹和多维尺度分析的室内定位方法。本方法中，使用众包思想进行用户行为和Wi‑Fi信号的采集，以代替以往基于指纹方法需要用到的现场勘测；指纹模型识别出用户轨迹上每个Wi‑Fi信号所属的位置信息，并分配到相应的位置，以获得每个采样点的指纹信息；对标准的K近邻算法进行改进，为每个无线接入点分配不同的权值，以实现房间级的定位；为了获取用户的绝对坐标位置，并描绘出用户在室内的行走轨迹，改进了多维尺度分析方法，利用走廊拐角和房间门口作为关键点对多维尺度分析方法的结果进行进一步的校正，以获取用户更精确的绝对坐标位置。本发明方法在去除现场勘测阶段的同时，提高了室内定位精度。
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公开(公告)号：CN104464738A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410601905.4
申请日：2014-10-31
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智能移动设备的声纹识别方法，以智能手机等计算资源相对有限的移动设备上的声纹识别为应用场景，方法的目的在于在不影响辨认准确度的前提下尽可能降低声纹识别方法的时间复杂度，具体包括说话人模型训练和目标说话人识别两个阶段。在说话人模型训练阶段，通过将每个说话人VQ码本中码字的重要性反应在权值的分配上；在声纹识别阶段，仅将提取出的特征向量与权值最大的K个码字进行匹配，从而有效地降低了系统的计算复杂度，提高了系统的识别速率。
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公开(公告)号：CN104394588A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410650751.8
申请日：2014-11-15
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明提出一种基于Wi-Fi指纹和多维尺度分析的室内定位方法。本方法中，使用众包思想进行用户行为和Wi-Fi信号的采集，以代替以往基于指纹方法需要用到的现场勘测；指纹模型识别出用户轨迹上每个Wi-Fi信号所属的位置信息，并分配到相应的位置，以获得每个采样点的指纹信息；对标准的K近邻算法进行改进，为每个无线接入点分配不同的权值，以实现房间级的定位；为了获取用户的绝对坐标位置，并描绘出用户在室内的行走轨迹，改进了多维尺度分析方法，利用走廊拐角和房间门口作为关键点对多维尺度分析方法的结果进行进一步的校正，以获取用户更精确的绝对坐标位置。本发明方法在去除现场勘测阶段的同时，提高了室内定位精度。
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