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公开(公告)号：CN107300689A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710509195.6
申请日：2017-06-28
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种低空无人飞行器声源方位探测系统，包括麦克风阵列、可编程处理板、计算机和电源；所述麦克风阵列包括四个麦克风，四个麦克风通过四个伸缩杆固定在旋转基座上，通过旋转和拉伸伸缩杆构建不同几何结构不同尺寸的麦克风阵列，以检测飞行器的飞行音频数据，并将采集的四通道音频数据传输给可编程处理板；所述可编程处理板将四路音频信号，经过滤波、放大、阻抗变换、AD转化后传送给计算机；所述计算机根据接收的音频数据计算出飞行器方位信息；所述电源用于给麦克风阵列、可编程处理板供电。本发明的系统结构紧凑，成本低廉，便于携带、安装以及批量化生产，并且系统角度定位精度优良，作用距离良好。
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公开(公告)号：CN103190911A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310131916.6
申请日：2013-04-16
IPC: A61B5/08
Abstract: 本发明公开了一种基于鼾声共振峰和功率比轨迹的上气道变化监测方法。该方法首先读取用麦克风录制的待测者鼾声数据，通过设置短时能量门限对过门限的鼾声数据样本提取两个声学特征，即共振峰第一频率（F1）和800Hz功率比（PR800）；然后按照时序对通过门限的鼾声数据样本进行两个特征轨迹的显示；最后测试人员可对该患者在该段时间内上气道变化情况进行监测。本发明实现容易，方法简单，开发成产品后硬件成本小，使用方便。
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公开(公告)号：CN119694326A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411776920.2
申请日：2024-12-05
Applicant: 南京理工大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0216 , G10L21/0224 , G10L25/84 , G10L25/51
Abstract: 本发明公开了一种适用于高噪车间防护耳罩进行面对面交谈时增强对方语音的方法，包括：利用麦克风阵列同步采集高噪声环境下面对面交谈时本体以及对面交谈者的含噪语音信号，并进行预处理；获取第一级噪声干扰抑制单元的主通道、辅助通道输入信号；进行语音端点检测，判决当前是有语音时期还是无语音时期；第一级噪声干扰抑制单元的滤波器自适应地调整滤波器系数，完成环境噪声干扰的对消；进行本体语音端点检测，判决当前是有本体语音时期还是无本体语音时期；根据判决信息，自适应地调整滤波器系数，完成本体语音干扰的对消，得到对方语音的增强信号，并由防护耳罩内置的扬声器播出。本发明可以在一定程度上增强高噪环境下的对方语音信号。
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公开(公告)号：CN119170049A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411197565.3
申请日：2024-08-29
Applicant: 南京理工大学
IPC: G10L25/51 , G10L25/21 , G10L17/26 , G10L21/0216 , G10L21/0224 , G10L21/0232
Abstract: 本发明公开了一种对噪声影响低敏的生物声学复杂性指数方法，包括：对分析时段中的野外生物声监测录音数据进行短时离散傅里叶变换，获取其时频功率谱；利用不含生物声信号的噪声时频点集合，分别估计各频点的窄带噪声平均功率；分别对各频点进行功率谱减处理，得到降噪增强后的生物声时频功率谱；根据一定的频率步长和时间步长对分析带宽和分析时段进行时频域细分，计算时频分区指数值；将分析带宽和分析时段内所有的时频分区指数值进行累加处理，得到最终的生物声学指数值，即基于降噪增强后生物声时频功率变化的降噪声学复杂性指数。本发明大幅降低了指数结果对噪声影响的敏感性，显著扩大了同类声学指数策略的时空应用范围。
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公开(公告)号：CN111161754B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN201911135578.7
申请日：2019-11-19
Applicant: 南京理工大学
IPC: G10L21/0272 , G10L25/12 , G10L25/18 , G10L25/24 , G10L25/30 , G10L25/45 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G10K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度聚类的车辆鸣笛声分类方法及系统，方法包括：实测交通声音信号数据，并从交通声音信号数据中截取若干单声源车辆鸣笛声信号；基于若干单声源车辆鸣笛声信号，获取混合车辆鸣笛声信号的时频单元矩阵以及该矩阵对应的声源标识矩阵；利用时频单元矩阵以及该矩阵对应的声源标识矩阵优化LSTM神经网络；获取单声源车辆鸣笛声信号的MFCC系数；基于MFCC系数优化BP神经网络；利用优化后的LSTM神经网络和BP神经网络对待分类的混合车辆鸣笛声信号进行分类。系统用于实现上述方法。本发明可以有效地对来自不同车辆的单声源鸣笛声和混合鸣笛声进行分类，且分类结果准确，性能优良。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108269566B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201810043796.7
申请日：2018-01-17
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度子带能量集特征的膛口波识别方法。该方法针对复杂环境下的枪声识别问题，首先利用基于GMM的自动分段算法从连续音频样本中截取出有声片段；接着对有声片段采用多尺度子带滤波器组滤波处理；然后对滤波后的样本进行起点校准和变尺度分帧，并对各个子带输出提取短时能量和能量比特征，得到能够充分表征膛口波和非膛口波时频域差异的能量集特征；最后利用SVM进行分类识别。本发明实现简单，对户外连续音频监控数据中突发枪击等异常声事件的检测与标识有重要意义。
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公开(公告)号：CN109714689A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811571325.X
申请日：2018-12-21
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04R19/04
Abstract: 本发明公开了一种基于差分麦克风线阵的方向性声学指数获取方法。该方法首先通过小尺寸的便携式声测装备获得多通道的声音信号，然后利用差分麦克风线阵信号处理技术构建强指向性波束，实现对野外采集数据的空域滤波，最后计算获得声学指数结果。本发明尤其适用于诸如居民区与野生动物活动区域相邻等复杂环境即人类活动区域与野生动物活动区域交界环境，可以有效抑制来自于其他方向的包括人类活动干扰声在内的各类噪声的不利影响，使得最终获得的声学指数计算结果更能真实地反映对应于期望方向的监测区域内野生动物声学活动情况，对生态环境声学监测研究具有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN108898164A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810592608.6
申请日：2018-06-11
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的鸟鸣自动识别方法，属于生态监测及声信号识别技术领域，包括以下步骤：首先对不同鸟鸣声音进行采集，每种鸟鸣声音包括多个鸟鸣片段；之后对每一个鸟鸣片段的频域特征进行提取；再对每一个鸟鸣片段的图像域特征进行提取；然后对每一个鸟鸣片段提取到的频域特征和图像域特征进行一一对应拼接，构成多特征元素的高维度特征集合；然后对多特征元素的高维度特征集合进行特征选择，获得多特征元素的低维度特征集合；最后结合低维度特征集合和分类器对鸟类物种进行识别。本发明有效克服了单一特征难以描述鸟鸣音频特性的缺点，抗背景噪声干扰能力强，计算复杂度低、运行时间短，且数据可靠，易于实施。
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公开(公告)号：CN108694953A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201710224881.9
申请日：2017-04-07
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Mel子带参数化特征的鸟鸣自动识别方法。该方法针对自然复杂声学环境下基于鸟鸣的物种分类问题，首先采用高斯混合模型拟合连续声学监测数据分帧后的对数能量分布，选取高似然率的数据帧组成候选声音事件，结合基于候选事件能量的后处理过程，完成稳健检测与自动分段；然后在谱图域对相应片段采用Mel带通滤波器组滤波处理，基于自回归模型分别建模各个子带输出的随时间变化的能量序列，得到能够描述不同种类鸟鸣信号时频特性的参数化特征；最后利用支持向量机算法进行分类识别。本发明实现简单，对生态监测有重要意义。
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公开(公告)号：CN118837842A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410666777.5
申请日：2024-05-28
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于参数估计和相位匹配的目标旋翼部件雷达成像方法，该方法包括：获取目标雷达回波并进行采样和脉冲压缩等预处理，构建雷达回波矩阵；结合雷达工作参数构建抑制杂波与目标刚体部分回波的滤波器；结合旋翼的JEM特性进行目标旋翼转速估计，确定目标旋翼成像投影平面并完成参数搜索网格划分，构建相位匹配项；基于旋翼几何结构特点完成目标旋翼桨叶长度与桨叶初相角的估计；在成像投影面网格基础上完成目标旋翼图像的重构。本发明能够对小型无人机的旋翼进行成像，尤其是当旋翼回波只存在于一个或几个距离单元内时，仍可以得到可靠的旋翼雷达图像重构结果和较精确的旋翼参数估计，弥补了现有技术的不足。
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