公开(公告)号：CN106019230A

公开(公告)日：2016-10-12

申请号：CN201610365659.6

申请日：2016-05-27

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 万新旺 ,  顾晓瑜 ,  杨悦 ,  廖鹏程

IPC: G01S5/18 ,  G10L17/04

CPC classification number: G01S5/18 ,  G10L17/04

Abstract: 本发明公开了一种基于i‑vector说话人识别的声源定位方法，该方法通过引入鉴别互相关函数的特征，得到鉴别互相关函数，将此特征分为训练集合测试集，对i‑vector说话人识别系统中的模型进行训练和测试，采用最大期望算法实现对开发集i‑vector向量分布概率函数的最大似然估计，建立起一个受语音时长约束的PLDA模型，能够准确地进行语音识别以及声源定位，这种算法的实现，有效地解决了传统声源定位中噪声和混响的问题。

公开(公告)号：CN105976827A

公开(公告)日：2016-09-28

申请号：CN201610356146.9

申请日：2016-05-26

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 万新旺 ,  杨悦 ,  顾晓瑜 ,  王吉

IPC: G10L21/0216 ,  G10L21/028 ,  G10L25/06 ,  G01S5/18

Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的室内声源定位方法，特别是涉及声源定位识别方法所使用的特征。本发明使用信号的相位变换广义互相关函数作为位置特征，将声源信号数据转换成特征数据集，再使用集成学习技术(Bagging，AdaBoost等)对特征数据进行训练和定位测试，最终得到的集成学习分类器能很好地鉴别声源位置，克服了传统声源定位算法在恶劣环境下性能损失严重的不足。相比较传统的定位算法，本发明的优势在于能在室内环境下，有较强的噪声、混响的恶劣环境下，依旧能够获得鲁棒的声源定位性能。

公开(公告)号：CN112291789B

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202011542383.7

申请日：2020-12-24

Applicant: 江苏移动信息系统集成有限公司 ,  南京邮电大学

Inventor： 郭永安 ,  钟耀慧 ,  朱洪波 ,  杨龙祥 ,  郑长岭 ,  孙天文 ,  金花 ,  姚洁 ,  杨悦

IPC: H04W12/102 ,  H04W40/22 ,  H04L9/32

Abstract: 本发明实施例提出了一种面向大规模自组织网络的安全路由协议方法及系统，该方法包括：步骤一、构建通信网络；步骤二、产生进行数据交互的通信数据包；步骤三、中间转发机制接收通信数据包，并进行数据包更新；步骤四、根据所述通信数据信息寻找目标终端，完成数据传输。同时，本发明实施例提供的安全路由协议，在实现防止网络生成恶意环路、防止恶意节点通过各种行为从最短路径重定向路由、防止攻击者伪造路由信息等目标的同时，依旧可以保证通信效率不会大幅度降低甚至在最好情况下有所提高。

公开(公告)号：CN112291789A

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN202011542383.7

申请日：2020-12-24

Applicant: 江苏移动信息系统集成有限公司 ,  南京邮电大学

Inventor： 郭永安 ,  钟耀慧 ,  朱洪波 ,  杨龙祥 ,  郑长岭 ,  孙天文 ,  金花 ,  姚洁 ,  杨悦

IPC: H04W12/102 ,  H04W40/22 ,  H04L9/32

Abstract: 本发明实施例提出了一种面向大规模自组织网络的安全路由协议方法及系统，该方法包括：步骤一、构建通信网络；步骤二、产生进行数据交互的通信数据包；步骤三、中间转发机制接收通信数据包，并进行数据包更新；步骤四、根据所述通信数据信息寻找目标终端，完成数据传输。同时，本发明实施例提供的安全路由协议，在实现防止网络生成恶意环路、防止恶意节点通过各种行为从最短路径重定向路由、防止攻击者伪造路由信息等目标的同时，依旧可以保证通信效率不会大幅度降低甚至在最好情况下有所提高。

公开(公告)号：CN105976827B

公开(公告)日：2019-09-13

申请号：CN201610356146.9

申请日：2016-05-26

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 万新旺 ,  杨悦 ,  顾晓瑜 ,  王吉

IPC: G10L21/0216 ,  G10L21/028 ,  G10L25/06 ,  G01S5/18

Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的室内声源定位方法，特别是涉及声源定位识别方法所使用的特征。本发明使用信号的相位变换广义互相关函数作为位置特征，将声源信号数据转换成特征数据集，再使用集成学习技术(Bagging，AdaBoost等)对特征数据进行训练和定位测试，最终得到的集成学习分类器能很好地鉴别声源位置，克服了传统声源定位算法在恶劣环境下性能损失严重的不足。相比较传统的定位算法，本发明的优势在于能在室内环境下，有较强的噪声、混响的恶劣环境下，依旧能够获得鲁棒的声源定位性能。

公开(公告)号：CN106019230B

公开(公告)日：2019-01-08

申请号：CN201610365659.6

申请日：2016-05-27

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 万新旺 ,  顾晓瑜 ,  杨悦 ,  廖鹏程

IPC: G01S5/18 ,  G10L17/04

Abstract: 本发明公开了一种基于i‑vector说话人识别的声源定位方法，该方法通过引入鉴别互相关函数的特征，得到鉴别互相关函数，将此特征分为训练集合测试集，对i‑vector说话人识别系统中的模型进行训练和测试，采用最大期望算法实现对开发集i‑vector向量分布概率函数的最大似然估计，建立起一个受语音时长约束的PLDA模型，能够准确地进行语音识别以及声源定位，这种算法的实现，有效地解决了传统声源定位中噪声和混响的问题。