公开(公告)号：CN113081004B

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202110201948.3

申请日：2021-02-23

Applicant: 厦门大学

Inventor： 姚俊峰 ,  许梅燕

IPC: A61B5/374

Abstract: 一种基于脑电运动想象的小样本特征提取方法，涉及脑电信号处理技术领域，所述方法包括：步骤一、数据提取；步骤二、数据分割；步骤三、特征提取；步骤四、特征矢量权重提取。本发明利用尽可能少且带有关键特征的脑电信息，进行运动想象分类，进一步提高脑电运动想象分类效率。

公开(公告)号：CN113100783B

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202110201960.4

申请日：2021-02-23

Applicant: 厦门大学

Inventor： 姚俊峰 ,  许梅燕

IPC: A61B5/372

Abstract: 一种基于脑电运动想象的空域特征强化方法，涉及脑电信号处理技术领域，所述方法包括：步骤一、数据过滤；步骤二、数据分割；步骤三、构建数据结构；步骤四、特征提取。本发明通过强化关键的空间特征，提高运动想象识别效果，提高脑电运动想象识别的准确率和普适性，并提高了脑机交互地实时效率。

公开(公告)号：CN115146649B

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202210730185.6

申请日：2022-06-24

Applicant: 厦门大学

Inventor： 姚俊峰 ,  及宇轩 ,  许梅燕

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/279 ,  G06F40/151 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044

Abstract: 本发明公开了一种架子鼓乐谱识别方法及装置，涉及乐谱识别技术领域。本发明创造性地通过将架子鼓乐谱图片转化并生成其对应的文本序列，再通过语义字典将语义项转化为数字序列，从而使得可以通过卷积循环神经网络进行架子鼓乐谱图片的识别训练，省略了中间的识别谱线、识别单个乐符等步骤，减轻了费力的组装设计，且更容易对各种属性或者高级特征进行特征的捕获与提取；单个模型相比于每个组件错误累加来说更加健壮，能有效减少错误的积累，在识别效果上具有优势。

公开(公告)号：CN113081004A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110201948.3

申请日：2021-02-23

Applicant: 厦门大学

Inventor： 姚俊峰 ,  许梅燕

IPC: A61B5/374

Abstract: 一种基于脑电运动想象的小样本特征提取方法，涉及脑电信号处理技术领域，所述方法包括：步骤一、数据提取；步骤二、数据分割；步骤三、特征提取；步骤四、特征矢量权重提取。本发明利用尽可能少且带有关键特征的脑电信息，进行运动想象分类，进一步提高脑电运动想象分类效率。

公开(公告)号：CN114724151B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202210430507.5

申请日：2022-04-22

Applicant: 厦门大学

Inventor： 姚俊峰 ,  王薪蕾 ,  许梅燕

IPC: G06V30/41 ,  G06N3/0464 ,  G06V30/304 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供了乐谱识别技术领域的一种基于卷积神经网络的古筝简谱识别方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、获取古筝简谱图像，并对所述古筝简谱图像进行预处理；步骤S20、通过投影法对预处理后的所述古筝简谱图像进行分行，得到属性行、音符行以及汉字行；步骤S30、结合卷积神经网络、投影法、模板匹配法以及边缘检测法，提取所述属性行和音符行的简谱特征；步骤S40、将各所述简谱特征填入mus i cXML模板中，完成古筝简谱的识别。本发明的优点在于：极大的提升了古筝简谱的识别精度。

公开(公告)号：CN113081003A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110201099.1

申请日：2021-02-23

Applicant: 厦门大学

Inventor： 姚俊峰 ,  许梅燕

IPC: A61B5/374

Abstract: 一种基于脑电运动想象的双输入时域特征强化方法，涉及脑电信号处理技术领域，所述方法包括：步骤一、数据过滤；步骤二、数据分割；步骤三、模式识别。本发明通过强化关键的空间特征，提高运动想象识别效果，提高脑电运动想象识别的准确率和普适性，并提高了脑机交互地实时效率。

公开(公告)号：CN119961777A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510451505.8

申请日：2025-04-11

Applicant: 厦门大学 ,  宁波市东方理工高等研究院

Inventor： 郭嘉阳 ,  潘意杰 ,  肖乃安 ,  陈多 ,  庄凯龙 ,  彭学平 ,  许梅燕 ,  谷培培

IPC: G06F18/2413 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06F18/10 ,  G06N3/084 ,  A61B5/00 ,  A61B5/369

Abstract: 本发明公开了基于并行注意力机制可解释的癫痫发作识别方法和装置，涉及信号检测技术领域，方法包括：构建神经网络模型并进行训练，得到癫痫样发作信号识别模型；获取患者头皮脑电信号，癫痫样发作信号识别模型利用若干卷积层对输入的脑电信号片段进行编码，输出时域编码结果和频域编码结果；分别利用多头注意力架构对时域编码结果和频域编码结果进行特征提取，输出时域特征和频域特征，相加得到融合特征，输入分类器得到分类结果；最后采用注意力块的权重数据和卷积层的梯度信息计算热力图并与脑电信号进行对比，找出预测重点关注部分。本发明分类效果优于传统的卷积神经网络模型，可解决难以高准确率识别跨个体IED信号的问题。

公开(公告)号：CN113081003B

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202110201099.1

申请日：2021-02-23

Applicant: 厦门大学

Inventor： 姚俊峰 ,  许梅燕

IPC: A61B5/374

Abstract: 一种基于脑电运动想象的双输入时域特征强化方法，涉及脑电信号处理技术领域，所述方法包括：步骤一、数据过滤；步骤二、数据分割；步骤三、模式识别。本发明通过强化关键的空间特征，提高运动想象识别效果，提高脑电运动想象识别的准确率和普适性，并提高了脑机交互地实时效率。

公开(公告)号：CN114202763B

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202111473849.7

申请日：2021-12-02

Applicant: 厦门大学

Inventor： 姚俊峰 ,  许梅燕 ,  焦杰

IPC: G06V30/304 ,  G06V30/40 ,  G06F40/30 ,  G06F40/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045 ,  G09B15/02

Abstract: 本发明提供了乐谱识别技术领域的一种音乐简谱语义翻译方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、获取大量的简谱文件，将各所述简谱文件转换为简谱图片并进行预处理；步骤S20、创建一词义表以及一语法表，基于所述词义表以及语法表对预处理后的各简谱图片进行标注，得到简谱图片集；步骤S30、基于卷积循环神经网络创建一语义翻译模型，利用所述简谱图片集对语义翻译模型进行训练；步骤S40、利用训练后的所述语义翻译模型对音乐简谱进行自动翻译。本发明的优点在于：实现对简谱进行自动翻译，并保留音符本身的信息。

公开(公告)号：CN115146649A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210730185.6

申请日：2022-06-24

Applicant: 厦门大学

Inventor： 姚俊峰 ,  及宇轩 ,  许梅燕

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/279 ,  G06F40/151 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种架子鼓乐谱识别方法及装置，涉及乐谱识别技术领域。本发明创造性地通过将架子鼓乐谱图片转化并生成其对应的文本序列，再通过语义字典将语义项转化为数字序列，从而使得可以通过卷积循环神经网络进行架子鼓乐谱图片的识别训练，省略了中间的识别谱线、识别单个乐符等步骤，减轻了费力的组装设计，且更容易对各种属性或者高级特征进行特征的捕获与提取；单个模型相比于每个组件错误累加来说更加健壮，能有效减少错误的积累，在识别效果上具有优势。