公开(公告)号：CN118016087A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410154094.1

申请日：2024-02-02

Applicant: 清华大学 ,  深圳清华大学研究院

Inventor： 姜汉钧 ,  浦宁 ,  贾雯

IPC: G10L21/02 ,  G06V40/16 ,  G06V10/80 ,  G10L25/30 ,  G10L25/27

Abstract: 本申请提供一种唇部特征辅助的语音增强方法及系统。语音增强方法应用于语音增强系统，语音增强系统包括语音传感器和图像传感器，方法包括：响应用户的对话操作，利用语音传感器采集用户的语音信号，并基于图像传感器的第一预设模式采集用户的面部图像数据；对面部图像数据进行唇部区域检测；当面部图像数据中存在唇部区域时，基于图像传感器的第二预设模式采集用户的唇部图像数据；提取语音信号的语音特征以及唇部图像数据中的唇部特征；对语音特征与唇部特征进行特征融合，得到融合特征；利用预设的语音增强模型对融合特征进行语音增强，得到增强后的语音信号。本申请实现了提升语音增强效果的同时降低工作功耗的技术效果。

公开(公告)号：CN111667838B

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202010577295.4

申请日：2020-06-22

Applicant: 清华大学

Inventor： 浦宁 ,  姜汉钧 ,  张春 ,  王志华

IPC: G10L17/02 ,  G10L17/18 ,  G10L17/20

Abstract: 本发明涉及一种低功耗的基于模拟域的语音特征提取方法，采用模拟域特征提取和数字域识别模型相结合的混合域架构来完成声纹识别。由于经典数字域MFCC特征提取包含FFT、DCT等操作会消耗大量功耗，不满足处于连续工作状态的语音设备唤醒电路对低功耗和低计算量的要求。本发明提出的低维度低硬件开销的模拟域语音特征提取方法可以具体延伸为全模拟滤波特征提取和混合特征提取2种模式，分别适用于对识别准确率要求较高和对超低功耗限制要求严格的应用场景。

公开(公告)号：CN118275608A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202211733171.6

申请日：2022-12-30

Applicant: 清华大学

Inventor： 浦宁 ,  吴楠 ,  姜汉钧 ,  王志华

IPC: G01N33/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06N3/04 ,  G06N3/048

Abstract: 本申请实施例提供一种应用于智能电子鼻的信号处理方法以及装置，智能电子鼻包括特征提取电路和微型神经网络方法包括：获取M个第一模拟信号，并通过特征提取电路将M个第一模拟信号中每个第一模拟信号转化为数字信号，得到M个数字信号，其中，每个第一模拟信号包含气体特征信息；通过微型神经网络对M个数字信号进行分类处理，得到与M个数字信号对应的目标气体类别。本申请实施例，降低了智能电子鼻的功耗和硬件开销。

公开(公告)号：CN111667838A

公开(公告)日：2020-09-15

申请号：CN202010577295.4

申请日：2020-06-22

Applicant: 清华大学

Inventor： 浦宁 ,  姜汉钧 ,  张春 ,  王志华

IPC: G10L17/02 ,  G10L17/18 ,  G10L17/20

Abstract: 本发明涉及一种低功耗的基于模拟域的语音特征提取方法，采用模拟域特征提取和数字域识别模型相结合的混合域架构来完成声纹识别。由于经典数字域MFCC特征提取包含FFT、DCT等操作会消耗大量功耗，不满足处于连续工作状态的语音设备唤醒电路对低功耗和低计算量的要求。本发明提出的低维度低硬件开销的模拟域语音特征提取方法可以具体延伸为全模拟滤波特征提取和混合特征提取2种模式，分别适用于对识别准确率要求较高和对超低功耗限制要求严格的应用场景。

公开(公告)号：CN118783967A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202310347584.9

申请日：2023-04-03

Applicant: 清华大学

Inventor： 姜汉钧 ,  阿布巴卡 ,  浦宁 ,  吴楠 ,  张春 ,  王志华

IPC: H03M1/60 ,  G06F18/213

Abstract: 本申请公开了一种基于时间或空间域差量量化的特征向量提取方法和装置。该方法包括：获取目标电路输出的目标信号，以及所述目标信号的时间或空间域相邻信号；根据所述目标信号和所述相邻信号确定目标差值；根据所述目标差值和预设阈值确定所述目标信号对应的量化值。根据本申请实施例，可以将传感器输出的模拟信号转换为低量化位宽的数字信号，相比于使用高精度模‑数转换器(ADC)量化的经典方法可以降低量化功耗和信息冗余，从而有效降低后级数字域处理电路的计算量和功耗。

公开(公告)号：CN118368272A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202310080317.X

申请日：2023-01-18

Applicant: 清华大学

Inventor： 吴楠 ,  浦宁 ,  姜汉钧 ,  王志华

IPC: H04L65/10 ,  H04L67/2885 ,  H04W84/18

Abstract: 本申请提供了一种传感器节点处理器及信号处理方法。处理器为级联结构的K层级处理器；其中，K为大于1的正整数；其中，每个层级的处理器相较于后一层级的处理器具有较小的计算复杂度和空间复杂度；在确定第i层级的处理器对待处理数据的处理结果满足预设需求的情况下，第i+1层级的处理器处于非工作状态；其中，1≤i＜K。根据本申请实施例，能够解决信号处理的过程功耗大、需要频繁更换电池，用户体验较差的问题。