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公开(公告)号：CN111553165B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202010178749.0
申请日：2020-03-15
Applicant: 北京理工大学 , 贵州嗨球大数据产业发展有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于情感计算的足球运动员比赛表现评估方法，属于人工智能机器学习技术领域。本方法，利用情感计算技术和文本信息抽取技术，将足球战报中涉及球员表现的表述进行结构化处理并进行量化，之后与统计数据进行结合，利用线性回归算法输出球员表现评分。本方法在输入球员技术统计的基础上，通过引入战报文本信息，利用情感计算技术，使事件的质量得以量化，从而同时兼顾技术项的数量和质量，能够更科学合理地对球员的比赛表现进行评判。
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公开(公告)号：CN111553165A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010178749.0
申请日：2020-03-15
Applicant: 北京理工大学 , 贵州嗨球大数据产业发展有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于情感计算的足球运动员比赛表现评估方法，属于人工智能机器学习技术领域。本方法，利用情感计算技术和文本信息抽取技术，将足球战报中涉及球员表现的表述进行结构化处理并进行量化，之后与统计数据进行结合，利用线性回归算法输出球员表现评分。本方法在输入球员技术统计的基础上，通过引入战报文本信息，利用情感计算技术，使事件的质量得以量化，从而同时兼顾技术项的数量和质量，能够更科学合理地对球员的比赛表现进行评判。
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公开(公告)号：CN107358966A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710498188.0
申请日：2017-06-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习语音增强的无参考语音质量客观评估方法，属于语音质量评价技术领域。本方法分为三个步骤：首先将待测语音经过已经训练好的基于深度信念网络的语音增强模型，得到增强后的语音信号；然后，分别提取出增强前后信号的梅尔倒谱系数，做两个系数的差；最后将这个参数作为输入，通过第二层的BP神经网络模型，映射为最终的客观分数，由此实现无参考的语音质量客观评价。与以往的无参考语音质量评价模型相比，本发明方法与主观质量评分的相关度更好，均方误差也更小。
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公开(公告)号：CN104575522A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510017402.7
申请日：2015-01-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G10L25/60
Abstract: 本发明涉及一种用于主观测听的听音人等级综合评定方法，属于电信技术领域中语音质量的主观评价方向。包括以下步骤：1、计算得到语音质量主观测听的五个听音人数据分析指标；2、采用层级分析的量化方法对上述指标进行量化处理，得到各指标的权重向量；3、建立在线主观测听实验的听音人评价备择集＝{“优”，“良”，“中”，“及格”，“差”}；4、将听音人数据分析指标结合权重向量计算整体均方值并划分到备择集中。对比现有方法，本发明方法可以对参加网络测听实验的听音人的表现进行综合评定，从而剔除评定等级较差的听音人，提高网络测听实验的准确性和可信性。
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公开(公告)号：CN102063897B
公开(公告)日：2013-07-03
申请号：CN201010580790.7
申请日：2010-12-09
Applicant: 北京宇音天下科技有限公司 , 北京理工大学
IPC: G10L13/04 , G10L13/08 , G10L19/032 , G10L19/107
Abstract: 本发明公开了一种用于嵌入式语音合成系统的音库压缩及使用方法，用于嵌入式操作系统，将接收到的任意文字转换成语音输出。以汉语中的音节作为合成系统及语音模型库的基本单元；首先创建基于音节的原始语音模型库，然后对所述原始语音模型库进行数据分解和压缩，最后通过数据重组得到最终的压缩模型库。依据本发明提供的方法可以降低合成系统在嵌入式平台下所占用的空间资源，并提高合成速度，同时使合成语音保持良好的自然度和音质。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102044247B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN200910235644.8
申请日：2009-10-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明为一种针对VoIP语音的客观评测方法，在VoIP的发送端获得原始语音；在接收端获得引入损伤的失真语音；通过预处理模块划分原始语音和失真语音，得到语句信息，利用编解码器损伤评估模块A计算对齐语句的编解码器损伤，利用编解码器损伤评估模块B计算有拉伸或压缩的语句的质量损伤，利用延时损伤评估模块评测端到端延时和内部的延时对语音的影响；利用拟合模块最终得到语音质量客观评测分值。该方法经过了网络编解码器和自适应抖动缓冲器等的语音质量，比单用PESQ更为精确，并且考虑了延时损伤，也可以对会话质量进行评测。同时，相对于由E模型得到的与主观分值的相关度，本发明更加适合于客观评测有网络损伤的语音。
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公开(公告)号：CN101587710B
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN200910088368.7
申请日：2009-07-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于音频突发事件分类的多码本编码参数量化方法，属于音频编码技术领域。本方法首先对输入的音频信号逐帧进行暂态检测，然后对检测出的暂态帧进行突发事件分类，最后对得到的音频突发事件的编码参数，进行基于突发事件分类码本的矢量量化，由此实现了音频突发事件的分类和音频突发事件编码参数的量化过程。本发明方法提高了对突发事件编码参数的量化效果，改善了突发事件的编码音质。
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公开(公告)号：CN102044247A
公开(公告)日：2011-05-04
申请号：CN200910235644.8
申请日：2009-10-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明为一种针对VoIP语音的客观评测方法，在VoIP的发送端获得原始语音；在接收端获得引入损伤的失真语音；通过预处理模块划分原始语音和失真语音，得到语句信息，利用编解码器损伤评估模块A计算对齐语句的编解码器损伤，利用编解码器损伤评估模块B计算有拉伸或压缩的语句的质量损伤，利用延时损伤评估模块评测端到端延时和内部的延时对语音的影响；利用拟合模块最终得到语音质量客观评测分值。该方法经过了网络编解码器和自适应抖动缓冲器等的语音质量，比单用PESQ更为精确，并且考虑了延时损伤，也可以对会话质量进行评测。同时，相对于由E模型得到的与主观分值的相关度，本发明更加适合于客观评测有网络损伤的语音。
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公开(公告)号：CN101231687A
公开(公告)日：2008-07-30
申请号：CN200810057093.6
申请日：2008-01-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Zigbee技术的RFID无线阅读器网络系统，由PC机和与之通过串口连接的主控Zigbee设备组成主控节点，由阅读器和与之通过串口连接的普通Zigbee设备组成普通节点。阅读器采集到标签数据后，首先把数据发送给与之连接的普通Zigbee设备，普通Zigbee设备再把该数据通过多跳Zigbee网络发送给主控节点进行存储。主控节点要把阅读器的参数配置命令通过与普通Zigbee设备间的通信发送给阅读器。该方案还包括Zigbee设备、阅读器、PC机之间通信的标准化方案。本发明针对阅读器临时快速组网的应用需求提出了标准化方案，从而扩展了RFID技术的应用。
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公开(公告)号：CN101221765A
公开(公告)日：2008-07-16
申请号：CN200810057063.5
申请日：2008-01-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种可应用于VoIP的差错隐藏方法。本发明所涉及的差错隐藏的方法是基于语音前向包络预测的，具体方法为：如果当前语音包丢失，或晚于该包的预定播放时间，则通过计算前两个语音包的幅度变化趋势来预测当前包的包络变化趋势，预测方法是基于对语音特性合理的假设得出的。根据预测的当前包包络变化的不同趋势，采用对前一包语音进行不同形式的处理后的语音来代替当前包进行播放。这种基于语音包络前向预测的差错隐藏方法不占用额外的传输带宽，不引入额外延时，对不同语言均适用，计算简单有效，极易实现。
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