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公开(公告)号：CN110085255B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910238348.7
申请日：2019-03-27
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种语音转换基于深度内核学习高斯过程回归建模方法，截取源语音音色特征的多维数据和目标语音特征多维数据其中一维数据的前三分之二作为训练数据，截取源语音音色特征多维数据的后三分之一数据作测试数据，经过高斯回归模型进行训练，首先将训练数据输入BP神经网络得到初始权重参数，高斯过程超参数不变时对权重参数求偏导，权重参数不变时对超参数求偏导，然后更新超参数以及用方向传播更新权重参数，再循环迭代出最佳结果。本发明提高了原有语音转换中高斯回归模型的精确度，为联合神经网络与高斯过程中的优势开发出更具表现力的深度内核和可扩展性的深层结构，将所有参数都经过统一监管一起训练，作为非参数化高斯过程框架的一部分，对高斯过程的扩展性和深度有进一步的突破。
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公开(公告)号：CN111079416A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911220212.X
申请日：2019-12-03
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F40/232 , G06F40/284 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于共享控制门结构的中文文本校正方法，通过改进优化循环神经网络，进行更快速准确的序列到序列转换，进而实现中文文本校正。该方法包括数据预处理，引入先验知识，共享控制门结构，采用注意力机制，维比特搜索，文本校正五个部分。本发明提供的基于共享控制门结构的中文文本校正方法，充分利用了循环神经网络对序列的记忆功能，在此基础上采用共享控制门改进，从而极大减少向量计算，准确率相应得到提升，实现高效的中文文本校正。
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公开(公告)号：CN110765915A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910982409.0
申请日：2019-10-16
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于跨任务多层学习的家用电器检测识别方法，该方法包括：图片的收集与筛选；数据集的制作，根据目标检测标准COCO数据集格式制作家用电器数据集；以YOLO框架为基础，改进的目标检测网络Darknet-50作为基础网络；搭建跨任务的学习框架学习模型最优的初始化参数：最内层级获取特定任务的知识，最外层级获取最内层级的跨任务知识；利用得到的初始化参数进行训练；模型测试与评估上述步骤。本发明用一种基于跨任务的学习方法，使网络获得更好的先验知识。解决了家用电器数据数量不足、数据质量差的问题，极大的提升了网络训练的时间和检测的精度。
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公开(公告)号：CN106782599A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611189592.1
申请日：2016-12-21
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种基于高斯过程输出后滤波的语音转换方法，首先进行训练阶段，针对源和目标的平行数据，利用高斯过程建立源与目标之间的映射关系，然后在转换阶段，通过该映射关系得到目标预测特征参数，利用高斯过程对该输出值进行最大似然估计，并建立输出值的方差的高斯分布。再对最大似然估计和方差的高斯分布进行联合最优化，完成对高斯过程输出的后滤波得到目标参数值，实现高质量的语音转换效果。本发明充分考虑了语音信号特征参数过平滑的问题，构造高斯过程输出后滤波的联合优化函数，提高预测特征参数的准确性，实现说话人个性特征的高质量变换。
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公开(公告)号：CN104122098B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201410375439.2
申请日：2014-07-31
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种无人自行车功能测试实验系统，包括平衡控制自行车模型，车身稳定控制系统、姿态测试装置和系统平衡状态监测与分析系统；姿态测试装置安装在平衡控制自行车模型上，平衡控制自行车模型由车身稳定控制系统通过无线信号控制；平衡控制自行车模型则向车身稳定控制系统发送无线信号，给出车身各姿态测试装置的实时参数；同时车身稳定控制系统将获取的姿态测试装置实时参数通过无线发送给系统平衡状态监测与分析系统，系统平衡状态监测与分析系统整合分析数据，用于研究车身平衡控制原理。本发明可以为自动化、检测技术、控制工程、机器人、机器视觉等诸多专业的学生提供一种试验平台。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105184742A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510484564.1
申请日：2015-08-07
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于拉普拉斯图特征向量的稀疏编码的图像去噪方法，利用能够表示图像整体结构信息的拉普拉斯图的特征向量，通过将其参与到对图像块稀疏编码的过程，构建了一种新的基于拉普拉斯图特征向量的稀疏编码模型。对于该种新稀疏编码模型的求解与优化，则采用多轮迭代优化的算法，并在每次局部优化时，将这种新稀疏编码模型转化为已知的双稀疏模型进行快速求解。与此同时，本发明还利用一种较优策略来选择图特征向量的数量，即通过控制失控率的取值来自适应地选择不同图像在不同噪声方差下合适的图特征向量数量，以提高去噪性能。实验表明，通过本发明可以有效的进行图像去噪。
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公开(公告)号：CN104899812A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510178026.X
申请日：2015-04-16
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种住院患者与医护人员之间的信息交互系统,包括：住院患者手上带的腕带，运行在智能手机终端或床头触控终端的住院患者的信息交互系统。腕带包括：感知病人生理信息的传感器组件，接收传感器组件信息的核心处理器，显示传感器组件采集的信息的显示器，供给腕带能量的电源，交互连接于核心处理器与医院数据库之间的无线收发器。本发明提供一种基于多功能腕带和运行在智能手机终端或床头触控终端上信息服务程序，构成的住院患者与医护人员的信息交互系统，从而可以满足现代化医院住院部对智能化建设的需求，有效提高患者就诊的效率，提高医院住院部智能化。
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公开(公告)号：CN103152012B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201310067498.9
申请日：2013-03-04
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明公开了一种降低通带群延迟误差的FIR滤波器设计方法，包括以下步骤：1)基于最小二乘准则建立待设计滤波器与理想频率响应的通带群延时误差函数，将通带群延时误差函数作为设计模型的目标函数，同时设定约束条件，即滤波器频率响应误差小于某一设定值；2)通过多次迭代最小化滤波器通带最大群延时误差，使FIR滤波器的群延时在通带具有等波纹特性；3)在每次迭代过程中，采用泰勒展开将其简化为非凸的二次优化问题，然后再将其转化为一个等价的凸优化问题，最后利用内点法求解问题，所得结果带入下次迭代，直至迭代终止条件得到满足。本发明将滤波器通带最大群延时误差作为设计问题的优化目标，从而有效提升了滤波器的群延时性能。
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公开(公告)号：CN104240717A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410476932.3
申请日：2014-09-17
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G10L21/0208
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏编码和理想二进制掩膜相结合的语音增强方法，其是针对于传统的理想二进制掩膜算法存在噪声残留和语音成分丢失的缺陷进行改进的算法。本发明首先利用短时傅里叶变换将时域语音信号转换到频域信号,在频域中,采用理想二进制掩膜方法对语音信号进行初步降噪处理；然后采用稀疏编码理论对初步降噪后的语音信号做进一步降噪处理，同时从被认为是干扰信号中提取有效的语音成分，从而达到语音增强的效果。与相关技术相比，本发明具有去噪性能好，语音的可理解性高等优点。
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公开(公告)号：CN103886859A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410050758.6
申请日：2014-02-14
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于一对多码书映射的语音转换方法，对源语音码书与目标语音码书的一对多映射关系的建立，从平行数据库中随机提取一部分语音，对齐并提取声道参数后快速建立源与目标语音码书；估算用于训练的数据中源与目标特征参数对应于其各自码书的权重，通过统计与分析二者的关系来建立源与目标语音的权重映射关系，进而掌握个性特征的映射规则，实现高质量、快速的语音转换，能够解决实际环境中语音转换系统的实时性、转换后相似度的问题，最终在对语音转换实时性追求的过程中减小转换效果的代价，从而提高转换结果与目标语音的相似度，具有良好的应用前景。
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