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公开(公告)号:CN115348049B
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202210715365.7
申请日:2022-06-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种利用耳机内向麦克风的用户身份认证方法,属于移动计算应用技术领域。本方法利用耳机的内向麦克风捕捉牙齿咬合产生的骨传导声音,并从骨骼结构、咬合位置和咬合声音三个方面提取骨传导咬合声的独特行为生物特征,结合深度学习技术,通过设计一个暹罗神经网络来对用户身份进行分类,能够在感知能力有限的智能设备上获得准确认证结果。本发明仅依靠智能耳机中的内向麦克风接收声音信号即可实现对用户骨传导咬合声音的监测。采用环境及运动干扰去除算法,不易受环境噪音的干扰,增强了方法的环境鲁棒性。本发明具有很高的安全性,成本低、抗干扰性强、用户体验好,适用于大部分的应用场景。
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公开(公告)号:CN116035614A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202310009646.5
申请日:2023-01-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B7/00 , G10L21/0216 , G10L25/24 , G10L25/18 , G10L25/66 , G10L25/30 , G10L15/08 , G10L15/16 , H04R1/10
Abstract: 本发明涉及一种利用耳机进行抗噪音的肠鸣音监测方法,属于移动计算应用技术领域。本发明采用基于卡尔曼滤波和经验模态分解的去噪技术,分别消除环境和内部噪声。从去噪后的肠鸣音数据中提取梅尔频谱系数特征,设计了LSTM网络来识别肠鸣音和非肠鸣音。通过采用数据增强策略来获得足够的训练数据,进一步提高系统的泛化能力和鲁棒性。此外,本发明设计了基于滑动窗口和基于频带方差的两种算法,分别计算肠鸣音的频率和持续时间,从而精细地评估相应的胃肠道状态。本发明成本低、用户体验好、不存在隐私泄露问题,适用于用户对胃肠道状态进行日常监测。
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公开(公告)号:CN115348049A
公开(公告)日:2022-11-15
申请号:CN202210715365.7
申请日:2022-06-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种利用耳机内向麦克风的用户身份认证方法,属于移动计算应用技术领域。本方法利用耳机的内向麦克风捕捉牙齿咬合产生的骨传导声音,并从骨骼结构、咬合位置和咬合声音三个方面提取骨传导咬合声的独特行为生物特征,结合深度学习技术,通过设计一个暹罗神经网络来对用户身份进行分类,能够在感知能力有限的智能设备上获得准确认证结果。本发明仅依靠智能耳机中的内向麦克风接收声音信号即可实现对用户骨传导咬合声音的监测。采用环境及运动干扰去除算法,不易受环境噪音的干扰,增强了方法的环境鲁棒性。本发明具有很高的安全性,成本低、抗干扰性强、用户体验好,适用于大部分的应用场景。
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公开(公告)号:CN116019451A
公开(公告)日:2023-04-28
申请号:CN202310009590.3
申请日:2023-01-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/16 , G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种利用智能音响的多信息融合细粒度人体疲劳检测方法,属于移动计算应用技术领域。本方法利用智能音响发送听不见的高频调频连续波信号,这些信号由用户反射并由麦克风阵列接收。应用麦克风阵列的特性,使本发明具有良好的抗干扰能力。同时,分别基于时间重新分配多次同步压缩变换、小波散射和轻量级网络MobileViT提取用户的行为信息,以及VMD提取用户的生理信息。之后,基于统计信息来融合行为信息和生理信息,并进一步结合SVM分类器实现细粒度的疲劳检测。本发明更易部署、成本更低,不容易受到环境噪声的干扰,具有很强的抗环境干扰能力。
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