公开(公告)号：CN114994517A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210786106.3

申请日：2022-07-04

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 吕鑫淼 ,  卢子寒 ,  吴琼 ,  王佳绪 ,  杨存芳 ,  魏于涵 ,  庄全胜 ,  王宇婷

IPC: G01R31/316 ,  G06K9/62

Abstract: 一种用于模拟电路的软故障诊断方法，它属于模拟电路故障诊断领域。本发明解决了采用现有方法对模拟电路进行软故障诊断时所获得的准确率低的问题。本发明为了最大限度的排出信号中的干扰信息，大幅度减少模态混叠的影响，对于原始信号采取了VMD分解；为了避免分形维数估计的不稳定，本发明采用基于数学形态学的分形维数计算方法；最后将经过KPCA降维处理过的数据输送到支持向量机中建模分类。本发明方法可以应用于模拟电路的软故障诊断和分类。

公开(公告)号：CN114758676A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210401444.0

申请日：2022-04-18

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 庄全胜 ,  吕鑫淼

IPC: G10L25/63 ,  G10L25/30 ,  G10L25/03 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06F40/30

Abstract: 一种基于深度残差收缩网络的多模态情感识别方法，属于语音情感识别方法的领域。现有的情感识别方法受到周围环境噪音的影响，在提取特征的时候由于特征冗余，存在过拟合的问题。本发明将语谱图特征送入加入注意力机制的深度残差收缩网络，去除语谱图特征的冗余特征，之后通过深度神经网络进行深层次特征处理，之后进行情感识别分类；将文本信号送入XLnet模型进行特征处理，之后经过深度神经网络进行深层次特征处理，进行文本情感识别；得到的两个结果进行决策层融合，得到情感识别结果。本发明通过提高情感分析模型预测的准确性，以及将深度残差收缩网络运用到声谱图的特征选择上，提高情感识别方法的准确性。

公开(公告)号：CN216528008U

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202122882218.2

申请日：2021-11-23

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 庄全胜

IPC: G10L15/22 ,  G06F3/01 ,  H05K7/20

Abstract: 本实用新型涉及人机交互技术领域，具体为一种可语音识别的人机交互装置，包括人机交互终端，且人机交互终端的表面设置有触摸屏，所述人机交互终端的底部固定连接有底架，所述人机交互终端的表面设置有防护机构，所述人机交互终端的后侧设置有散热机构，利用支杆与安装槽的卡合，并通过复位弹簧的弹性使得卡板与卡槽实现卡接，从而可以在不使用人机交互装置的触摸时进行防护保护，使用时打开的操作也方便，以此实现了对具有语音识别人机交互装置的触摸屏进行保护，避免不使用时，交互装置的触摸屏落入灰尘或者受到损伤。