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公开(公告)号：CN119047515A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411526265.5
申请日：2024-10-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本申请涉及一种想象语音重构模型的生成方法、想象语音重构方法，其中，该生成方法包括：获取样本脑电信号，样本脑电信号为受试者在进行连续语音想象时产生的脑电信号；通过样本脑电信号对想象语音重构模型进行监督训练，想象语音重构模型包括特征嵌入模块、特征预处理模块和状态空间模块；特征预处理模块包括依次连接的第一U网络模块和外在注意力机制块，第一U网络模块包括依次连接的第一卷积层、第二卷积层、第一目标模块、第三卷积层、第二目标模块、第三目标模块和第四卷积层，目标模块包括多个依次连接的结构性状态空间模块。解决了目前想象语音重构模型的生成方法所生成的想象语音重构模型无法较为准确地重构连续语音的问题。
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公开(公告)号：CN119047515B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411526265.5
申请日：2024-10-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本申请涉及一种想象语音重构模型的生成方法、想象语音重构方法，其中，该生成方法包括：获取样本脑电信号，样本脑电信号为受试者在进行连续语音想象时产生的脑电信号；通过样本脑电信号对想象语音重构模型进行监督训练，想象语音重构模型包括特征嵌入模块、特征预处理模块和状态空间模块；特征预处理模块包括依次连接的第一U网络模块和外在注意力机制块，第一U网络模块包括依次连接的第一卷积层、第二卷积层、第一目标模块、第三卷积层、第二目标模块、第三目标模块和第四卷积层，目标模块包括多个依次连接的结构性状态空间模块。解决了目前想象语音重构模型的生成方法所生成的想象语音重构模型无法较为准确地重构连续语音的问题。
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公开(公告)号：CN118197346B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410155031.8
申请日：2024-02-02
Applicant: 安徽大学
IPC: G10L21/028 , G10L21/0308 , G10L25/30 , G10L19/008
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度语音‑脑电融合的脑控说话人提取方法及系统。该方法包括：S1、语音编码器将原始混合语音样本转化为具有不同时间分辨率的语音特征；S2、脑电编码器将多通道的脑电信号编码到低维的特征表达，并利用图卷积网络提取脑电数据；S3、在说话人提取网络模块中分别融合多尺度语音和脑电的双模态特征，使用基于掩蔽的方法过滤掉干扰说话人；S4、语音解码器模块将掩蔽后的语音特征转化为原始的时域目标语音波形。本方法利用听者所记录的脑电信号来指导提取目标语音，使说话人提取方法具有根据个人主观意识有效分离目标说话人的能力，并将多尺度的语音特征和脑电特征分别进行融合，提高了语音的感知质量和可懂度。
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公开(公告)号：CN118197346A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410155031.8
申请日：2024-02-02
Applicant: 安徽大学
IPC: G10L21/028 , G10L21/0308 , G10L25/30 , G10L19/008
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度语音‑脑电融合的脑控说话人提取方法及系统。该方法包括：S1、语音编码器将原始混合语音样本转化为具有不同时间分辨率的语音特征；S2、脑电编码器将多通道的脑电信号编码到低维的特征表达，并利用图卷积网络提取脑电数据；S3、在说话人提取网络模块中分别融合多尺度语音和脑电的双模态特征，使用基于掩蔽的方法过滤掉干扰说话人；S4、语音解码器模块将掩蔽后的语音特征转化为原始的时域目标语音波形。本方法利用听者所记录的脑电信号来指导提取目标语音，使说话人提取方法具有根据个人主观意识有效分离目标说话人的能力，并将多尺度的语音特征和脑电特征分别进行融合，提高了语音的感知质量和可懂度。
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