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公开(公告)号：CN107677200A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201711136704.1
申请日：2017-11-16
Applicant: 苏州大学
IPC: G01B7/16
CPC classification number: G01B7/18
Abstract: 本发明涉及一种高精度应变测量系统，包括电桥电路模块、放大电路模块、AD转换电路模块、处理器模块、显示模块及降压模块；电桥电路模块将形变量转换为应变片阻值的变化量，再将应变片阻值的变化量转化为电信号传输至放大电路模块，放大电路模块接收电信号并将电信号放大输出并传输至AD转换电路模块的输入端，AD转换电路模块将放大后的电信号转换为数字信号并将数字信号输出传输至处理器模块的数字端，处理器模块接收所述数字信号并对数字信号进行处理和计算后传输至显示模块，显示模块接收处理和计算后的数字信号并输出数据。本发明的高精度应变测量系统测量噪声小，精度高，且能实现动态高速测量。
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公开(公告)号：CN102842937B
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201210364370.4
申请日：2012-09-27
Applicant: 苏州市曦煜光电有限公司 , 苏州大学
IPC: H02J7/00
CPC classification number: Y02E70/40
Abstract: 本发明揭露了一种串联蓄电池组充放电控制系统极其充放电优化方法，包括蓄电池组中央控制模块、并联开关组控制模块、蓄电池组分等级控制模块、分等级异步正负脉冲充电控制模块、蓄电池组均衡放电控制模块、参数检测器、单体电池有损检测控制模块，通过将串联蓄电池组划分等级，并按照等级分配每节单体电池的充放电方案，从而减小充放电过程中整个蓄电池组的性能不一致差异，同时采用脉冲充电方式以减少硫酸盐化现象的发生，使整个系统充放电达到最优化组合模式。
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公开(公告)号：CN102646415B
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201210102804.3
申请日：2012-04-10
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明在于公开了一种语音识别中的特征参数提取方法，将数字语音样本采用低通滤波器和高通滤波器进行分割,低通滤波器滤波后的信号采用基于人耳听觉特性的巴克滤波器组方法提取巴克频率倒谱参数，并进行规整化处理；高通滤波器滤波后的信号采用非线性动力学的最大李雅普诺夫参数来描述；所述一种语音识别中的特征参数提取方法包括巴克频率倒谱系数参数的提取和最大李雅普诺夫参数的提取两个步骤。本发明采用低通滤波器和高通滤波器进行分割，使处理之后的信号更加符合人类的听觉特性，从而能够提取出性能更优秀的语音特征参数。
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公开(公告)号：CN103219773A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310153792.1
申请日：2013-04-28
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种便携式太阳能电源装置，包括盒体，盒体的前侧设置两个AA电池充电仓和三档手电筒开关，两个AA电池充电仓串联连接；盒体的后侧设置USB外置电源充电接口、5VUSB电源输出接口、同心圆DC输出接口、AA电池充电开关、电源开关、三档电压选择开关；盒体的底面内部设置两个内置锂聚合物电板插槽，盒体的盒底通过盒后盖封闭，盒体的内固定两个太阳能电池，盒体的上侧面的左端依次设置内置电池电量指示灯、AA电池电量指示灯、输出电压指示灯、太阳能充电指示灯、电源指示灯、圆形固定扣；盒体右侧面设置手电筒。本发明具有多项实用功能，并且轻薄便携，便于随身携带，可为大部分便携式电器提供电能。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN101527141B
公开(公告)日：2011-06-22
申请号：CN200910025321.6
申请日：2009-03-10
Applicant: 苏州大学
IPC: G10L21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于径向基神经网络的耳语音转换为正常语音的方法。包括训练以及转换两个步骤：训练时分别提取耳语音、正常语音的线谱对参数，使用径向基神经网络捕获耳语音、正常语音频谱包络的映射关系；转换时对耳语音预处理、提取线谱对参数，然后使用已训练好的径向基神经网络转换耳语音的线谱对参数，最后以语音的基频平均值作为基音频率生成语音的激励源，通过线谱对参数合成器转换出正常语音。本发明转换的耳语音在可懂度以及音质方面都达到了很好的效果。
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公开(公告)号：CN101527141A
公开(公告)日：2009-09-09
申请号：CN200910025321.6
申请日：2009-03-10
Applicant: 苏州大学
IPC: G10L21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于径向基神经网络的耳语音转换为正常语音的方法。包括训练以及转换两个步骤：训练时分别提取耳语音、正常语音的线谱对参数，使用径向基神经网络捕获耳语音、正常语音频谱包络的映射关系；转换时对耳语音预处理、提取线谱对参数，然后使用已训练好的径向基神经网络转换耳语音的线谱对参数，最后以语音的基频平均值作为基音频率生成语音的激励源，通过线谱对参数合成器转换出正常语音。本发明转换的耳语音在可懂度以及音质方面都达到了很好的效果。
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公开(公告)号：CN114997266B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202210427775.1
申请日：2022-04-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向语音识别的特征迁移学习方法及系统，包括以下步骤：获取制作为训练集和测试集；计算训练集和测试集的特征边缘分布差异和特征间条件分布差异；建立特征分布差异目标，求解一个映射矩阵，使得训练集和测试集映射到同一子空间上的特征分布差异尽可能小；其中，特征分布差异目标以最小化训练集和测试集的特征边缘分布差异和特征间条件分布差异为基础，将类内距、类间距和图嵌入矩阵作为正则项，使得映射后不同类别的样本的中心投影点之间的距离尽可能地大，同一类别的样本投影后距离应尽可能地小，且保持邻域间样本的相似关系作为分布差异约束。本发明有效减少各种不确定因素对语音信号的干扰，从而提升语音识别率。
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公开(公告)号：CN112735386B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110063110.2
申请日：2021-01-18
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于声门波信息的语音识别方法，包括源信号预处理、特征提取和分类识别三个步骤，源信号预处理提取原始语音信号的声门波信号作为特征提取的源信号；特征提取采用动态图像专家组标准MPEG‑7提取音频高阶统计量特征与openSMILE特征和经典声门特征相结合作为声门波信号识别的特征集；分类识别基于随机森林分类器采用十倍交叉验证方法进行语音识别的预测分类。本发明以声门波作为源信号，充分表征声门激励与声带振动机理在语音识别中的作用，并且提出了动态图像专家组标准MPEG‑7提取音频高阶统计量特征与openSMILE特征和经典声门特征相结合作为识别特征集，解决了帧间重复与过拟合的问题同时不依赖于基音频率估计结果。
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