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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109788400A
公开(公告)日：2019-05-21
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：CN109714668A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910013376.9
申请日：2019-01-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: H04R1/10
Abstract: 本发明公开了一种室内主动降噪器、降噪方法及存储介质，室内主动降噪器包括：噪声检测模块、主动降噪模块、产生反向抵消声波模块，主动降噪模块分别与噪声检测模块及产生反向抵消声波模块连接，噪声检测模块包括：麦克风阵列；噪声检测模块用于采用麦克风阵列噪声估计算法检测室内场景噪声源数据；主动降噪模块用于根据所述噪声源数据及主动降噪算法产生去噪信号；产生反向抵消声波模块用于根据去噪信号产生反向抵消声波与要消除的噪声进行叠加。本发明产生了良好的降噪效果，对改善人类的居住环境具有重大意义。
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公开(公告)号：CN105534526B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201510946361.X
申请日：2015-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 北京大学深圳研究生院 , 深圳集成电路设计产业化基地管理中心
IPC: A61B5/103
Abstract: 本发明公开了一种测量足底压力的方法，该方法的主要目的是减少足底压力信息准确监测的成本。本发明首先利用较多传感点的足底压力测量设备测量足底压力信息，再根据该信息和本发明提出的建模方法以及足底压力的模型进行建模，该模型可以体现不同人之间的差异化，最后使用较小传感点的足底压力测量设备，监测测量者的足底压力信息，再通过模型反推还原得到足底各位置点上的足底压力信息，从而实现了使用简易设备得到较为完整精确的足底压力信息的方法。其中优化的多点的测量设备使用不同间距的传感阵列布局，优化的少点的测量设备使用传感器单元可插嵌的结构实现。足底压力模型使用了两种模型，一种为神经网络模型，另一种为距离相关的插值模型。
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公开(公告)号：CN104281837B
公开(公告)日：2018-05-25
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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公开(公告)号：CN104703108B
公开(公告)日：2018-04-03
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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