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公开(公告)号：CN105496733A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510942989.2
申请日：2015-12-15
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 北京大学深圳研究生院 , 深圳集成电路设计深圳产业化基地管理中心
IPC: A61H3/00
Abstract: 本发明公开了一种行走助力装置，该装置包括底座部分、大腿部分、小腿部分、足部分以及离合装置，以达到大扭矩小重量的要求。所述离合装置是为了减轻装置的重量提高装置工作时可承载的扭矩而特别设计的。所述装置通过位于穿戴者裆部的马鞍型的底座部分，对穿戴者提供向上的推举力，从而减轻穿戴者双脚和双膝的压力，达到走路轻便的助力行走的效果。通过电机输出扭矩，带动减速器、离合装置等组件，将大小腿之间的夹角拉大，形成旋转的扭矩，对底座部分进行托举。离合装置使用了棘轮棘爪结构，可以实现单向或双向的离合。本发明为腿脚不利的人提供行走辅助。
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公开(公告)号：CN104766046A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510065181.0
申请日：2015-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及应用计算机视觉研究领域，尤其涉及一种利用交通标识颜色及形状特征进行检测与识别算法。本发明首先选取适当的颜色空间对原始图像做阈值分割，得到了含有红、蓝、黄颜色信息的交通标识目标图，随后对通过图像分割得到的目标图像进行一定的预处理。图像预处理的主要作用就是去除噪声干扰物及对图像做一定的细节处理以改善图像质量，接下来对经过预处理的图像进行形状识别。形状识别可以进一步区分目标物体与非目标物体，对后续的交通标识的识别起到一个辅助的作用，最后对分割得到的不同种类的交通标识进行识别，支持向量机能避免局部最优值及过度拟合等问题，同时对小样本分类有着良好性能。
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公开(公告)号：CN104754485A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510066503.3
申请日：2015-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明提出了一种基于NLMS算法改进的数字助听器回波抵消方法，该方法的主要思想是在M大小的块中，每个输入数据对间隔M的共N/M个系数进行更新，当输入M个数据后，实现自适应滤波器全部系数的更新。同时，通过控制归一化步长的上下限保证较好的收敛速度和稳态误差。该方法可以实现助听器回波抵消功能，降低算法的计算复杂度的同时保证了算法性能的可控性，能够满足助听器实时性准确性的要求。
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公开(公告)号：CN104703108A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510066821.X
申请日：2015-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明提出了一种本发明是在噪声环境中为数字助听器的宽动态压缩算法，包括以下步骤：步骤A：根据语音增强算法，输出去噪之后的语音信号；步骤B：语音信号输出反馈路径的估算：边界检查计算、根据自适应宽动态压缩3条规则的计算输出；步骤C：把步骤A和步骤B的输出作为宽动态压缩模块的输入，进行语音信号压缩放大，并提高信噪比。传统的压缩算法当外界声源的声压级大小小于正常人的听阈时，助听器一般不启动压缩算法，而让输出声压级大小为0，这样就丢失了音频信号一部分的信息。本发明将对这个过程改进和优化，保留之前输入声压级小于正常人听阈的那部分声音信号的信息，同时本发明还带有噪声消除功能。
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公开(公告)号：CN104281837A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410501116.3
申请日：2014-09-26
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了一种将卡尔曼滤波与相邻帧间扩大感兴趣区域方法相结合进行行人跟踪的方法。本发明提供一种结合卡尔曼滤波和相邻帧间ROI扩大的行人跟踪方法，该方法克服了在遮挡问题上行人跟踪处理效果不理想的问题，非常适合于对行人的实时跟踪。实验结果表明，该方法可以很好地在行人被遮挡时候，利用之前的跟踪位置信息来预测当前行人的位置，提高行人跟踪的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104064196A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410281240.3
申请日：2014-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G10L21/0308 , G10L25/84
Abstract: 本发明为大规模孤立词语音识别提供了一种基于语音前端处理消除噪声从而提高识别准确率的方法，本发明的方法解决了由于含有噪声在MFCC提取过程中语音端点检测错误导致识别准确率低的问题。计算听觉场景分析（CASA）用于语音识别的前端，相比于降噪、语音增强等传统去噪方法，通过模拟人耳的听觉神经系统，可以有效的将噪声从带噪语音中分离出来。本发明中对10240个带噪语音进行识别，相比于不进行前端噪声处理，识别的准确率由83%提高到了95.5%。
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公开(公告)号：CN101938646A
公开(公告)日：2011-01-05
申请号：CN200910108172.X
申请日：2009-07-03
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04N7/26
Abstract: 在H.264/AVC视频编码系统中，运动估计是一种重要的减少时间相关信息的技术。运动估计包括整数运动估计部分和小数运动估计部分。其中1/4像素运动估计中需要大量运算。采用FPGA或ASIC方式实现视频编码，可以利用并行体系结构完成此部分运动估计。本发明提出了一种硬件并行实现方法，插值时采用16个滤波结构并行计算，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN101938644A
公开(公告)日：2011-01-05
申请号：CN200910108169.8
申请日：2009-07-03
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 在H.264/AVC视频编码系统中，运动估计是一种重要的减少时间相关信息的技术。运动估计包括整数运动估计部分和小数运动估计部分。其中1/2像素运动估计插值及存储部分需要大量运算。采用FPGA或ASIC方式实现视频编码，可以利用并行体系结构完成此部分运动估计。本发明提出了一种硬件并行实现方法，插值时采用九个滤波结构并行计算，并在内部缓存插值中间数据，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN109788400B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910167801.X
申请日：2019-03-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种用于数字助听器的神经网络啸叫抑制方法，包括依次执行如下步骤：预处理步骤：接收语音信号，将语音信号经过采样分帧后传输至啸叫检测模块；啸叫检测步骤：啸叫检测模块接收语音帧，由啸叫检测模块检测是否是啸叫帧，如果不是啸叫帧，直接让语音信号通过，继续后面的处理；如果是啸叫帧，则进入缓冲抑制模块；缓冲抑制步骤：由缓冲抑制模块对啸叫帧进行抑制。本发明的有益效果是：1.可以实时地追踪抑制啸叫帧，抑制效果更好，且算法运算复杂度不高；2.采用神经网络进行啸叫检测的准确率更高，对正常语音的损失更小；3.缓冲抑制策略可以防止啸叫在短时间内复发，降低了啸叫的复发几率。
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公开(公告)号：CN109741727B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201910012849.3
申请日：2019-01-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G10K11/178 , H04R1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于有源噪声控制算法的主动降噪耳机、降噪方法及存储介质，通过参考传声器采集耳机外界噪声，并将采集的外界噪声发送至所述有源噪声控制系统；有源噪声控制系统对参考传声器采集的外界噪声通过变迭代参数与限定函数相结合的变阶数算法进行处理，输出抵消噪声至消声扬声器；消声扬声器将接收到的抵消噪声对外输出，对实际噪声进行抵消。本发明所提出的新型基于有源噪声控制算法的主动降噪耳机，采用鲁棒性设计，将噪声信号通过该系统进行循环迭代处理，能够选择出最适合的降噪系统系数，更加快速准确地追踪噪声信号的变化，从而大幅度提升降噪效果。
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