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公开(公告)号：CN116341616B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202211412348.2
申请日：2022-11-11
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于矩阵重构二维卷积网络的电力负载信息获取方法，首先采集电器的总用电功率并作为输入序列y，再在输入序列y中加入余弦位置编码并得到编码序列ye，接着对编码序列ye进行滑窗截取并得到序列重构矩阵M，随后对输入序列y进行单位延时并得到延时序列y1，再求得动态检测序列yd，然后对序列重构矩阵M进行奇异值分解并得到分解重构子矩阵Mi，再对动态检测序列yd进行滑窗截取并得到动态检测重构矩阵Md；本发明通过采用将序列延时重构为矩阵的方法，能够充分利用序列的时序特性，并能在压缩网络参数量和训练时间的前提下增加网络层数，提升了负荷监测的精度，适合被广泛推广和使用。
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公开(公告)号：CN116471528A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310579592.6
申请日：2023-05-22
Applicant: 南京工程学院
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明公开了一种双耳助听器自声处理方法，该方法包括以下步骤：麦克风拾取佩戴者自声信号作为训练声学信号；根据双耳训练声学信号，估计佩戴者嘴部位置对应的耳间相对传递函数；麦克风拾取实际使用场景中的双耳声学信号，利用耳间相对传递函数分别抑制左右耳声学信号中的自声成分；自适应估计补偿滤波器，恢复自声抑制后信号中的外界声源成分，最终得到自声被抑制的输出语音信号。该方法可以实现对助听器佩戴者自声的抑制，并保留外界声源的自然度和空间信息。
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公开(公告)号：CN111754988B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010585359.5
申请日：2020-06-23
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制和双路径深度残差网络的声场景分类方法，包括如下步骤：对原始语音信号计算原始语音频谱图、水平频谱图和垂直频谱图，将水平频谱图和垂直频谱图变换得到新的两路时域信号；分别计算原始语音信号、新的两路时域信号的对数梅尔谱图以及一阶差分对数梅尔谱图和二阶差分对数梅尔谱图，并在通道维度上进行融合得到融合谱图；割在频率轴上将融合谱图平均分为高频谱图和低频谱图；搭建带有注意力层的双路径深度残差网络；将高频谱图和低频谱图输入深度残差网络，输出原始语音信号所属的声场景类别。本发明可以更好的捕获高频和低频分量的时频特性以及特征图中不同通道的重要度，提升了声场景分类系统的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114745299A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210259630.5
申请日：2022-03-16
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了基于序列延时重构CSP卷积神经网络的非侵入式负荷监测方法，首先利用阵列信号处理的特性对数据集中的2xL长度时序序列通过序列延时重构为LxLx2维度的矩阵M，再针对矩阵M的特点利用CSP网络特性针对性的构建卷积神经网络，接着使用重构的矩阵M数据及CSP卷积神经网络进行训练并得到最优的网络参数，再在监测端布置网络并加载相应参数，再对输入数据进行分解，得到负荷电器的工作状态；本发明实现了在监测时考虑数据中的时序关系及状态变化，且在提升监测的精度的同时也保障了监测的效率，能够针对性的指导用户或企业合理和安全用电，并辅助电力供应部门完善电力调度工作，具有方法科学合理、适用性强和效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN111933173B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010767816.2
申请日：2020-08-03
Applicant: 南京工程学院
IPC: G10L21/04 , G10L21/0316
Abstract: 本发明公开了一种增益平稳调节的动态范围控制算法及系统，涉及音频信号处理技术领域，根据实际动态范围控制程度的需要，给定增益曲线相关参数，参数包括过渡段的起始点、过渡段的带宽及压缩段的斜率，通过求出过渡段曲线方程的未知参数，进而得出整个增益曲线；根据输入语音信号的幅度大小及增益曲线确定实时增益，通过期望增益和实际增益的平稳调节，确保参与运算的增益平稳变化。本发明的方法通过数据缓存，进一步确保增益能够跟上当前点数据对增益的需要，使得结果准确，与经典DRC算法相较，本发明所用方法的突出优势在于能够较小失真地对原始音频信号进行缩放处理，不会对后续功能模块造成影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109920634B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201910215831.3
申请日：2019-03-21
Applicant: 南京工程学院
IPC: H01F27/33
Abstract: 本发明公开了一种抗电网频率波动影响的基于波形合成法的变压器有源降噪控制方法，该方法包括：该有源降噪系统由两组滤波器组合构成，第一组滤波器用于电网频率稳定时的变压器噪声消除；第二组滤波器用于弥补电网频率波动引起的原波形合成的参考信号与变压器噪声相关度缺失的影响，两组滤波器都用误差麦克风采集的误差信号更新各自的滤波器权值，本发明的方法在原有的基于波形合成法的变压器有源降噪方法基础上，仍只用一个误差麦克风且能抗电网频率波动带来的降噪效果差的影响。
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公开(公告)号：CN110739005B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201911035076.7
申请日：2019-10-28
Applicant: 南京工程学院
IPC: G10L21/0232 , G10L21/0264 , G10L21/0332 , G10L25/03
Abstract: 本发明公开了一种面向瞬态噪声抑制的实时语音增强方法，包括步骤：采用分位噪声估计法来获得稳态噪声谱；利用基于信号重心的方法检测瞬态噪声，并根据是否存在瞬态噪声来修正稳态噪声谱；结合语音特征和谐波分析来估计语音存在概率；在语音概率估计的基础上，计算信号增益并作用于含噪语音，从而实现语音增强。本发明提出的方法，能够对瞬态噪声进行有效抑制，在综合语音增强性能和实时性指标方面，明显优于其它经典的语音增强方法。
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公开(公告)号：CN113993053A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111258499.2
申请日：2021-10-27
Applicant: 南京工程学院
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明公开一种通道自适应的数字助听器宽动态范围压缩方法，首先，通过模拟人耳听觉特性选择一种非对称滤波器组分解与综合算法，然后根据患者听力图并融合心理声学模型设计滤波器组通道数和参数，得到符合患者听损的个性化滤波器组；最后运用上述方法的数字助听器对输入的声音信号分通道进行宽动态范围压缩；压缩的具体步骤包括：对输入信号进行自适应通道滤波器组分解，得到自适应通道的信号；对分解后的每个通道信号进行响度补偿；对补偿后的各通道信号进行滤波器组综合，得到全带信号；将综合后的全带信号转换为声音信号输出。在满足性能要求的同时降低系统的计算复杂度，提高患者的言语可懂度。
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公开(公告)号：CN112185404A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910601964.4
申请日：2019-07-05
Applicant: 南京工程学院
IPC: G10L21/0216 , G10L21/0264 , G10L25/51
Abstract: 本发明公开了一种基于子带信噪比估计的低复杂度双端检测方法，包括以下步骤。首先将一帧信号通过分解滤波器得到子带信号，并进行降采样处理；其次在每个子带信号的每帧内找最大值，再将其转到对数域，得到阶梯包络；然后分别估计语音包络和噪声包络，得到当前帧的信噪比估计值；最后将子带信噪比映射为双端判决阈值，将自适应判决阈值应用到相关性判决因子上。使系统进入双讲状态时，及时冻结自适应滤波器的更新步长。本发明在复杂的噪声环境下，能有效提高回声抵消器的双端检测的准确率，在音频会议系统中具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN112151059A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011028613.8
申请日：2020-09-25
Applicant: 南京工程学院
IPC: G10L21/0216 , G10L21/0224 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种面向麦克风阵列的通道注意力加权的语音增强方法，方法包括：从麦克风阵列中的每个麦克风分别采集一路带噪的语音时域信号；构建多通道语音增强模型；将麦克风阵每路带噪语音的短时傅里叶变换频谱作为多通道语音增强模型的输入特征，对多通道语音增强模型进行预训练；将麦克风阵列采集的多路含噪语音输入到多通道语音增强模型，并用该多通道语音增强模型实现麦克风阵列语音增强。本发明采用U‑NET网络对语音频谱特征进行处理，参数量少，计算复杂度较低，并在此基础上对通道维度采用注意力机制加权操作，对于每一层编码器和解码器都在通道维度进行注意力加权，在深层结构模拟波束形成对特征进行加权，提高语音增强的性能。
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