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公开(公告)号：CN104637485B
公开(公告)日：2018-05-01
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：CN114896403B
公开(公告)日：2025-04-18
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(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F16/353 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
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：CN119339739A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411394677.8
申请日：2024-10-08
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域泛化的机械设备无监督异常声音检测方法及系统，本发明通过构建基于全局上下文的SE‑ECA融合注意力机制模块，分别构建MFCC分支网络架构和Log‑Mel分支网络架构，将所述模块添加至各分支网络架构中，分别对MFCC谱图特征和Log‑Mel谱图特征进行音频特征提取；将两个分支网络架构提取的音频特征嵌入在通道维度上进行合并，形成综合特征向量，对综合特征向量进行分类；构建并训练异常检测模型，异常检测模型利用高斯混合模型计算全局异常分数，在利用局部异常因子检测局部异常，再进行加权平均，本发明可以自动学习正常声音特征并检测异常，提升设备的异常检测性能。
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公开(公告)号：CN107154256B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN201710503021.9
申请日：2017-06-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G10K11/175 , G01S5/22
Abstract: 本发明的基于声源定位的声掩蔽系统，包括语音采集电路、中央处理单元、噪声发生模块、运放电路、幅度可调电路、功放电路和终端；语音采集电路由多路MIC组成，ARM处理器经控制总线接口与幅度可调电路相连接，以调整输出的噪声干扰信号的幅度。本发明的自适应调整方法，首先确定出声源的坐标，再根据终端与声源的距离计算出每个终端处的声压强度，再根据防护信噪比确定每个终端应输出的干扰噪声的强度。本发明应用在保密会议室的声掩蔽系统中，能够从根本上优化声掩蔽系统的防护效果，以最小的噪声干扰获取最佳的防窃听效果，从根本上对声掩蔽系统的防护效果和干扰效果进行了优化，一定程度
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公开(公告)号：CN115171710A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210799728.X
申请日：2022-07-08
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: G10L21/007 , G10L21/0224 , G10L21/0232 , G10L19/02 , G10L25/63 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于语音信号处理的语音增强技术领域，提供了一种基于多角度判别的生成对抗网络的语音增强方法及系统。该方法包括，获取带噪声语音信号；基于带噪声语音信号，采用训练好的生成对抗网络，得到增强后的语音信号；其中，所述生成对抗网络包括一个生成器和四个判别器。本发明的多角度判别包括：增强后语音信号、干净语音与情绪语音之间的差异；同时添加从频域判别学习增强后语音信号、干净语音与情绪语音之间的频域差异。本发明从不同语音信号的语音成分进行判别，以及语音的时域频域角度，能够从不同角度充分学习语音成分，为生成器提供足够多的反馈信息，可以有效改善语音失真，提高增强后语音的语音质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107154256A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710503021.9
申请日：2017-06-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G10K11/175 , G01S5/22
CPC classification number: G10K11/175 , G01S5/22
Abstract: 本发明的基于声源定位的声掩蔽系统，包括语音采集电路、中央处理单元、噪声发生模块、运放电路、幅度可调电路、功放电路和终端；语音采集电路由多路MIC组成，ARM处理器经控制总线接口与幅度可调电路相连接，以调整输出的噪声干扰信号的幅度。本发明的自适应调整方法，首先确定出声源的坐标，再根据终端与声源的距离计算出每个终端处的声压强度，再根据防护信噪比确定每个终端应输出的干扰噪声的强度。本发明应用在保密会议室的声掩蔽系统中，能够从根本上优化声掩蔽系统的防护效果，以最小的噪声干扰获取最佳的防窃听效果，从根本上对声掩蔽系统的防护效果和干扰效果进行了优化，一定程度上减少掩蔽声的噪声污染。
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公开(公告)号：CN104661170A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510101743.2
申请日：2015-03-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的多音箱故障检测系统，特征在于：包括差分放大电路、第二级运放电路、电压比较器和故障报警电路，差分放大电路的两信号端串联于多音箱的音频回路中，整流滤波电路对第二级运放电路输出的信号整流、滤波后，输入至电压比较器的同相输入端，电压比较器的反相输入端经电位器接于电源上；通过调节电压比较器反相输入端上的电位器，使故障报警电路恰好不发生报警；当有音箱发生故障而断路时，会使输入至差分放大电路中的差分信号减小，而得电压比较器的输出电平发生翻转而触发报警。本系统电路简单，成本低廉，安装方便，只需要将此装置串联接入音箱即可工作。可安装到总控制室，也可以安装到每个音箱上，可以实时检测是否有音箱损。
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公开(公告)号：CN115171710B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210799728.X
申请日：2022-07-08
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: G10L21/007 , G10L21/0224 , G10L21/0232 , G10L19/02 , G10L25/63 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G10L25/30
Abstract: 本发明属于语音信号处理的语音增强技术领域，提供了一种基于多角度判别的生成对抗网络的语音增强方法及系统。该方法包括，获取带噪声语音信号；基于带噪声语音信号，采用训练好的生成对抗网络，得到增强后的语音信号；其中，所述生成对抗网络包括一个生成器和四个判别器。本发明的多角度判别包括：增强后语音信号、干净语音与情绪语音之间的差异；同时添加从频域判别学习增强后语音信号、干净语音与情绪语音之间的频域差异。本发明从不同语音信号的语音成分进行判别，以及语音的时域频域角度，能够从不同角度充分学习语音成分，为生成器提供足够多的反馈信息，可以有效改善语音失真，提高增强后语音的语音质量。
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公开(公告)号：CN116840777A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310699258.4
申请日：2023-06-13
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: 本发明属于目标跟踪定位领域，提供了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波空间偏差配准方法和系统，初始化待测目标传感器，构建传感器量测方程和目标状态方程；自适应求取协方差矩阵的平方根，计算采样点和权值；利用自适应无迹卡尔曼滤波算法，基于k‑1时刻状态均值和协方差矩阵，估计k时刻的状态、量测与其他滤波中间参数；根据系统当前时刻是否因噪声等干扰造成异常量测数据，自适应校准状态方程中的可调参数；利用自适应无迹卡尔曼滤波算法和自适应聚类算法，根据k‑1时刻的偏差估计值及其误差协方差矩阵与预测的量测数据，构造偏差伪测量方程，对偏差值进行估计和补偿；重复上述步骤，形成闭环循环操作，进行迭代运算，直至完成所有传感器的配准。
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公开(公告)号：CN115766035A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211455832.3
申请日：2022-11-21
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: 本发明公开了一种多节点的共识方法及系统，所述方法，包括：新的一轮共识开始，网关节点启用区块链网络中的边缘服务器节点和用户节点的注册ID，分别计算边缘服务器节点的信誉度和未依托边缘服务器的用户节点的信誉度，根据区块链节点的信誉度情况，确定第一设定阈值K1；对所有的区块链节点进行信誉等级划分，将信誉度低于K1的节点划分为恶意节点，对恶意节点进行剔除；然后，将剩余的区块链节点划分到对应的分区中；判断分区是否成功，如果成功就在分区内部进行节点共识，每个分区均选举出领导者节点；如果失败就返回上一步；在领导者节点之间进行全局共识，全局共识达成后，对交易结果生成新的区块，将新的区块保存到区块链上。
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