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公开(公告)号：CN116659829A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310500680.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明涉及故障检测技术领域，提供了一种机械设备异常检测方法、系统、存储介质及设备，包括：获取机械设备运行声音；对机械设备运行声音进行变换，得到对数梅尔频谱；基于对数梅尔频谱，采用异常检测模型，进行机械设备异常声音检测；所述异常检测模型训练所采用的训练集，通过对原始训练集进行时移、音量增益、变换、噪声注入和数据增强得到；其中，变换包括，对每个帧进行傅里叶变换得到频域表示，将频域表示映射到梅尔刻度上并分成若干个频带，并对每个频带的能量取对数。增加了数据样本数量和多样性，有助于提高异常检测模型的性能。
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公开(公告)号：CN115171642A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210795721.0
申请日：2022-07-07
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G10K11/178 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于主动降噪技术领域，提供了一种基于改进的循环神经网络的主动降噪方法及系统，该方法包括获取待降噪信号数据；基于待降噪信号数据和训练好的改进的循环神经网络模型对噪声信号进行滤波控制，生成滤波后的信号；其中，所述改进的循环神经网络模型的构建过程为：采用门控循环单元替换传统循环神经网络中的隐藏单元中的tanh函数，形成了一个带有门控的RNN网络，同时使用遗忘门和记忆门对具有时间相关性的噪声信号进行处理；对滤波后的信号通过次级路径模型模拟得到抗噪声信号；依据相消干涉原理，根据抗噪声信号对噪声信号进行消除得到去噪后的信号。不仅保证了信号的时间相关性，而且提高了训练效率。
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公开(公告)号：CN114896403A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210565193.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了基于门控机制的企业二级行业分类方法及系统，包括：获取待分类的企业信息；将待分类的企业信息，输入到训练后的企业二级行业分类模型中，输出企业二级行业分类结果；其中，训练后的企业二级行业分类模型，其工作原理是：获取待分类企业信息的单词特征向量，再从单词特征向量中提取企业信息的上下文向量；然后，将单词特征向量与上下文向量进行拼接；对拼接后的向量分别提取上下文特征和局部显著特征；对提取的两种特征进行加权融合，将融合后的特征进行分类，得到最终分类结果。本发明减少了传统二级行业分类中的人力开支，缩短了企业行业分类的系统执行时间，且分类结果准确、系统安全。
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公开(公告)号：CN104637485A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510094030.8
申请日：2015-03-03
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G10L19/018
CPC classification number: G10K11/175 , G10L19/018
Abstract: 本发明的用于保护汉语语音私密度的掩蔽信号的生成方包括a).统计语句概率表；b).统计句段概率表；c).统计词组概率表；d).统计汉字概率表；e).统计音节概率表；f).按照确定自然段的语句数、语句中的句段数、句段中的词组数、词组中的汉字数、汉字的音节生成文本信息；g).语音合成。本发明的掩蔽信号的生成方法，充分考虑了会议室声音掩蔽的需求及汉语语音的特点，摒弃了采用稳态噪声等掩蔽信号的传统方式，基于汉语语言中字、词、句的各项统计特性，利用人类发声语音库，生成一种无实际意义的、与正常说话语音极其相似的掩蔽信号。这种掩蔽信号相比传统的掩蔽噪声，大大减弱了听觉上的各种负面影响，提高了声音掩蔽效果。
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公开(公告)号：CN118447880A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410640457.2
申请日：2024-05-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明提供了一种基于多特征注意力融合的语音情感识别方法及系统，包括：基于获取的待识别语音信号,通过预处理获得语音信号的语谱图和梅尔频率倒谱系数；基于所述语谱图，通过时频特征提取获得语谱图特征；基于所述梅尔频率倒谱系数，利用预先训练的神经网络模型进行特征提取，获得梅尔频率倒谱系数特征；基于待识别语音信号，利用自动语音识别的预训练模型进行特征提取，获得W2E特征；分别将语谱图特征和W2E特征以及梅尔频率倒谱系数特征和W2E特征进行特征融合，获得第一融合特征和第二融合特征；基于所述第一融合特征和第二融合特征，通过全局融合获得最终的融合特征；基于获得的融合特征，利用预先训练的情感分类器，获得情感分类结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117934914A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311830648.7
申请日：2023-12-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开一种基于数据增强和最大绝对差异的对抗样本生成方法及系统，该方法包括：预处理原始图像，得到被攻击图像；创建初始扰动图像，开始迭代；基于被攻击图像，获得并调整多张局部图像，结合扰动图像，对被攻击图像和多张局部图像进行数据增强处理；将数据增强处理后的图像输入至分类网络模型中，计算全局特征与多个局部特征之间的最大绝对差异损失值，并计算分类器损失值，综合得到总损失值，通过反向传播获取损失函数梯度信息；计算得到最终的图像梯度信息，生成并更新扰动图像；判断是否达到最大迭代次数，若是，则对被攻击图像叠加更新后的扰动图像，生成对抗样本；反之则迭代更新扰动图像。本发明能够有效提高生成对抗样本的迁移率。
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公开(公告)号：CN117877521A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410021090.6
申请日：2024-01-04
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明提出了基于数据增强的无监督机械声音异常识别方法及系统，通过对采集的正常音频数据提取对数梅尔谱图，并对对数梅尔谱图进行数据增强处理，用于识别模型的训练，增强了识别模型对于复杂故障模式的识别能力，并提高了其对于未知故障类型的泛化能力；在识别模型中通过添加自注意力机制捕捉长距离依赖，能够关注到输入特征图中相距较远的区域间的关系，提高特征提取和特征表达能力。
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公开(公告)号：CN117219120A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311000370.0
申请日：2023-08-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明公开一种基于时频域音频增强的机械设备异常检测方法及系统，包括：获取正常运行音频信号，提取幅度谱和相位谱，对幅度谱进行增强处理，将增强后的幅度谱与相位谱合并得到正常运行音频增强信号；对正常运行音频增强信号提取频谱特征，对卷积自编码器网络进行训练；对待测运行音频信号进行增强处理后得到待测运行音频增强信号，根据待测运行音频增强信号采用训练后的卷积自编码器网络得到待测运行音频重构信号，根据待测运行音频重构信号与待测运行音频增强信号间的重构误差得到异常检测结果。通过对音频信号进行增强，使得采集到的机械设备运行音频更加接近于机械设备本身，更利于异常声音检测而不会发生误判。
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公开(公告)号：CN111508461B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202010284793.X
申请日：2020-04-13
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G10K11/16
Abstract: 本发明公开了一种多声掩蔽系统信息中心化管理系统及方法，包括：控制器、信息中心化管理设备以及分别与所述信息中心化管理设备连接的至少两个声掩蔽系统，每一个声掩蔽系统包括声掩蔽系统控制器以及与其连接的至少一个声掩蔽系统负载；所述信息中心化管理设备被配置为对各声掩蔽系统进行参数配置；并且，接收各声掩蔽系统上传的工作状态数据，对所述工作状态数据进行分类，按照各数据分类的优先级别发送至控制器。本发明可根据防护区域的大小进行灵活扩展，实现多声掩蔽系统的协同防护；可以方便获取需防护区域防护参数，并进行灵活配置声掩蔽系统的数量以及位置。
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公开(公告)号：CN115086070A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210849921.X
申请日：2022-07-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 本发明涉及基于特定计算模型的计算机系统技术领域，本发明公开了工业互联网入侵检测方法及系统，包括：获取工业互联网中各个设备之间传输的网络数据；将获取的网络数据，输入到训练后的入侵检测模型中，模型输出入侵检测结果；其中，所述训练后的入侵检测模型，将网络数据映射到高维特征空间中，判断网络数据样本是否落入最小超球体内部，如果落入最小超球体内部，则表示当前网络数据非入侵数据；如果落入最小超球体外部，则表示当前网络数据为入侵数据。提高了工业互联网入侵检测的准确率。
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