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公开(公告)号：CN105468360B
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201510791453.5
申请日：2015-11-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明提出了一种面向第三方音频播放器的数据截取方法，从Android系统Native层的音频核心AudioFlinger入手，通过新创建的协同工作子线程与标准Android音频系统线程交互合作形成完备的数据截取闭环，在准确截取任意第三方音频播放器音频数据的同时又能保持对第三方音频播放器透明。本发明提出的一种面向第三方音频播放器的数据截取方法，通过软件方法加以实现，具有良好的可移植性与向后兼容性。
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公开(公告)号：CN105468360A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510791453.5
申请日：2015-11-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/44
CPC classification number: G06F9/449
Abstract: 本发明提出了一种面向第三方音频播放器的数据截取方法，从Android系统Native层的音频核心AudioFlinger入手，通过新创建的协同工作子线程与标准Android音频系统线程交互合作形成完备的数据截取闭环，在准确截取任意第三方音频播放器音频数据的同时又能保持对第三方音频播放器透明。本发明提出的一种面向第三方音频播放器的数据截取方法，通过软件方法加以实现，具有良好的可移植性与向后兼容性。
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公开(公告)号：CN106202860B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201610466040.4
申请日：2016-06-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种情绪调节业务推送方法及可穿戴协同推送系统，鉴于可穿戴终端的能力特点，利用多个不同监控类型的可穿戴终端，实现多维度、多触点的生理数据采集，并周期性将之发送到手持终端；手持终端借助数据挖掘技术，实现对采集的多维生理数据进行降维处理，并设计多维生理特征向量，分析出用户情绪的状态等级，据此推送相应的情绪调节业务。该方案通过手持终端和可穿戴终端的交互合作，对可穿戴终端采集的生理数据的应用方向进行重构，将其应用于用户的情绪感知，不但解决了传统情绪感知技术准确性低的问题，而且鉴于可穿戴设备移动性强特点，使系统的灵活性大大提高，进而提升用户业务体验。
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公开(公告)号：CN106202860A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610466040.4
申请日：2016-06-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种情绪调节业务推送方法及可穿戴协同推送系统，鉴于可穿戴终端的能力特点，利用多个不同监控类型的可穿戴终端，实现多维度、多触点的生理数据采集，并周期性将之发送到手持终端；手持终端借助数据挖掘技术，实现对采集的多维生理数据进行降维处理，并设计多维生理特征向量，分析出用户情绪的状态等级，据此推送相应的情绪调节业务。该方案通过手持终端和可穿戴终端的交互合作，对可穿戴终端采集的生理数据的应用方向进行重构，将其应用于用户的情绪感知，不但解决了传统情绪感知技术准确性低的问题，而且鉴于可穿戴设备移动性强特点，使系统的灵活性大大提高，进而提升用户业务体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105448290A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510782814.X
申请日：2015-11-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出的一种变帧率的音频特征提取方法，通过将多个已选帧特征向量进行加权融合，得到参考帧特征向量，并分别计算参考帧特征向量与多个候选帧特征向量间的欧氏距离，根据欧氏距离从多个候选帧中选出最能代表该多个候选帧的音频帧进行音频检索。本发明所述方法避免了已选帧对候选帧的屏蔽效应，有利于提取更有用的音频信息，从而提高音频检索的准确度。
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公开(公告)号：CN105448290B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201510782814.X
申请日：2015-11-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出的一种变帧率的音频特征提取方法，通过将多个已选帧特征向量进行加权融合，得到参考帧特征向量，并分别计算参考帧特征向量与多个候选帧特征向量间的欧氏距离，根据欧氏距离从多个候选帧中选出最能代表该多个候选帧的音频帧进行音频检索。本发明所述方法避免了已选帧对候选帧的屏蔽效应，有利于提取更有用的音频信息，从而提高音频检索的准确度。
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公开(公告)号：CN106375369B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201610688083.7
申请日：2016-08-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于用户行为分析的移动Web业务推荐方法及协同推荐系统，首先构建了Web业务预测模型，并通过智能终端侧用户浏览数据和可穿戴设备侧用户生理数据，寻找与目标用户长期习惯最相似及短期情绪最相似的两个最优关联用户。进而，利用两个最优关联用户数据丰富目标用户预测模型样本库，实现引入噪声最小化的样本丰富机制。设计基于特征向量的Web资源存储机制，根据模型预测结果，实现移动Web业务的准确推荐。该方案通过智能终端和可穿戴设备间交互合作，将可穿戴设备侧生理数据进行应用重构，从多视角、多维度分析用户行为，实现业务的准确预测与推荐，进而提升用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN106375369A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610688083.7
申请日：2016-08-18
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04L67/02 , H04L41/145 , H04L41/147 , H04L67/16
Abstract: 本发明公开了一种基于用户行为分析的移动Web业务推荐方法及协同推荐系统，首先构建了Web业务预测模型，并通过智能终端侧用户浏览数据和可穿戴设备侧用户生理数据，寻找与目标用户长期习惯最相似及短期情绪最相似的两个最优关联用户。进而，利用两个最优关联用户数据丰富目标用户预测模型样本库，实现引入噪声最小化的样本丰富机制。设计基于特征向量的Web资源存储机制，根据模型预测结果，实现移动Web业务的准确推荐。该方案通过智能终端和可穿戴设备间交互合作，将可穿戴设备侧生理数据进行应用重构，从多视角、多维度分析用户行为，实现业务的准确预测与推荐，进而提升用户的使用体验。
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