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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101247470A
公开(公告)日：2008-08-20
申请号：CN200810001375.4
申请日：2008-01-16
Applicant: 三菱电机株式会社
CPC classification number: G06T7/20 , G06N99/005
Abstract: 一种由计算机实现的方法，其通过首先从不同种类的视频中提取特征向量来检测视频中的场景边界。然后使用支持向量机将特征向量分类为场景边界。所述支持向量机被训练为与所述视频的所述不同种类无关。
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公开(公告)号：CN101441872B
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN200810174860.1
申请日：2008-11-10
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 凯文·W·威尔森 , 阿贾伊·迪瓦卡兰 , 比克沙·罗摩克里希纳 , 帕里斯·斯马拉格迪斯
IPC: G10L21/02
CPC classification number: G10L21/0208 , G10L21/02 , G10L21/0232 , G10L21/0272
Abstract: 本发明涉及利用受限非负矩阵分解对声学信号去噪。一种对混合信号去噪的方法和系统。对所述混合信号应用受限非负矩阵分解(NMF)。NMF受到去噪模型的限制，其中所述去噪模型包括训练声学信号和训练噪声信号二者的训练基矩阵、以及这些训练基矩阵的权重的统计量。所述应用产生了所述混合信号的所述声学信号的基矩阵的权重。求取所述声学信号的所述基矩阵的所述权重与所述训练声学信号和所述训练噪声信号二者的训练基矩阵的乘积以重构所述声学信号。所述混合信号可以是语音和噪声。
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公开(公告)号：CN102033853A
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN201010292715.0
申请日：2010-09-20
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 凯文·W·威尔森 , 比克沙·R·罗摩克里希纳
IPC: G06F17/16
CPC classification number: G10L25/48
Abstract: 降低多个独立过程产生的信号的频谱维数的方法和系统。本发明的实施方式公开了用于降低频谱矩阵的维数的系统和方法。该方法创建中间时间基矩阵和中间频率基矩阵，并对所述中间时间基矩阵和所述中间频率基矩阵迭代地应用非负矩阵因子分解(NMF)，直到达到终止条件为止，其中，该NMF受到对独立正则化项的约束，该约束的形式为该项的梯度。
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公开(公告)号：CN101247470B
公开(公告)日：2011-02-02
申请号：CN200810001375.4
申请日：2008-01-16
Applicant: 三菱电机株式会社
CPC classification number: G06T7/20 , G06N99/005
Abstract: 一种由计算机实现的方法，其通过首先从不同种类的视频中提取特征向量来检测视频中的场景边界。然后使用支持向量机将特征向量分类为场景边界。所述支持向量机被训练为与所述视频的所述不同种类无关。
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公开(公告)号：CN101441872A
公开(公告)日：2009-05-27
申请号：CN200810174860.1
申请日：2008-11-10
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 凯文·W·威尔森 , 阿贾伊·迪瓦卡兰 , 比克沙·罗摩克里希纳 , 帕里斯·斯马拉格迪斯
IPC: G10L21/02
CPC classification number: G10L21/0208 , G10L21/02 , G10L21/0232 , G10L21/0272
Abstract: 本发明涉及利用受限非负矩阵分解对声学信号去噪。一种对混合信号去噪的方法和系统。对所述混合信号应用受限非负矩阵分解(NMF)。NMF受到去噪模型的限制，其中所述去噪模型包括训练声学信号和训练噪声信号二者的训练基矩阵、以及这些训练基矩阵的权重的统计量。所述应用产生了所述混合信号的所述声学信号的基矩阵的权重。求取所述声学信号的所述基矩阵的所述权重与所述训练声学信号和所述训练噪声信号二者的训练基矩阵的乘积以重构所述声学信号。所述混合信号可以是语音和噪声。
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