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公开(公告)号：CN107564533A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710565971.4
申请日：2017-07-12
Applicant: 同济大学
IPC: G10L19/00 , G10L19/005 , G10L19/04
Abstract: 本发明涉及一种基于信源先验信息的语音帧修复方法及装置，所述方法包括以下步骤：检测受损语音帧；根据信源先验信息，确定所述受损语音帧中受损语音参数的位置；根据信源先验信息，修复所述受损语音参数；其中，所述信源先验信息包括当前帧的若干前帧、当前帧的若干后帧、各前帧语音参数和/或各后帧语音参数；所述语音参数包括声道参数和/或能量参数。与现有技术相比，本发明避免了现有技术中对错误帧的完全丢弃，具有降低对解码语音质量的影响等优点。
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公开(公告)号：CN115112226A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210652311.0
申请日：2022-06-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种智能水产养殖场景下的非平稳水声信号自适应检测方法，该方法采用一种联合高阶累积量(Higher‑order Cumulants,HOC)和识别函数(Recognition‑Sigmoid,r‑Sigmoid)的自适应信号识别曲线(Adaptive Signal Recognition Curve,ASRC)算法，用于在智能水产养殖场景下对南美白对虾发出的非平稳声信号进行检测。其特征在于，方法包括以下步骤：S1：利用HOC计算抑噪效果的实时高阶累积量值。对南美白对虾发出的非平稳时间序列声信号进行实时分帧的HOC处理，得到实时高阶累积量值；S2：预置r‑Sigmoid函数中两个识别因子，分别为λ和ξ。设定好的r‑Sigmoid函数与实时高阶累积量值相结合，实现对非平稳声信号在该时刻的动态加权。S3：结合S1和S2的内容，构建ASRC算法，并根据应用场景设定识别因子和检测阈值。
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公开(公告)号：CN114882901A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210446792.X
申请日：2022-04-26
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于频域卷积和边际谱反馈的虾类声信号时频特征提取方法，该方法采用频域卷积处理和边际谱反馈对虾类声信号的时频谱作特征分析提取。S1：对虾类声信号进行互补集合经验模态分解得到若干本征模态函数分量，再对这些本征模态函数分量作希尔伯特谱分析，在归一化处理后得到虾类声信号的时频谱图；S2：根据实际情况构造频域卷积向量，对归一化的时频谱图进行频域卷积处理，得到频域平滑后的时频谱图；S3：计算得到边际谱，利用其反映时频谱特征的特点，对频域平滑后的时频谱图做一次反馈和二次反馈，得到不同边际谱反馈次数下的优化时频谱图；S4：对比分析不同边际谱反馈次数下的优化时频谱图，综合谱图表现得到虾类声信号的时频特征。
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公开(公告)号：CN103714823B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201310699050.9
申请日：2013-12-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于综合语音编码的自适应水下通信方法，水声通信系统信源端输入的语音由双路混合编码和判决器处理后经信道编码、调制、功率放大器和水声换能器发射出去；经水声信道传输后，信宿端通过水声换能器接收到信号后经滤波放大器放大、信道均衡、信道估计、解调、信道解码后送入双路混合译码；在进行语音编码/语音识别的水声通信之前，由水下工作者甲的信源端的判决器发送一组训练码，经信道到达水下工作者乙的信宿端；水下工作者乙的信宿端将获得的信道特性进行处理后，将结果转发给水下工作者乙的信源端，再经水声信道到达水下工作者甲的信宿端，水下工作者甲的判决器根据所收到的信道特性能数进行判决。本发明可实现与移动通信相当的通话质量。
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公开(公告)号：CN102760443A
公开(公告)日：2012-10-31
申请号：CN201210206421.0
申请日：2012-06-21
Applicant: 同济大学
IPC: G10L21/00
Abstract: 本发明涉及一种小体积封闭空间中畸变语音的矫正方法，具体为：在正常条件下和小体积封闭空间下，录入语音，得到正常语音和畸变语音；对畸变语音和正常语音进行采样、端点检测和建立1~n个分帧；取正常语音帧和畸变语音帧，采用P阶正常语音帧和Q阶畸变语音帧的线性组合建立预测畸变语音帧，将预测畸变语音帧与畸变语音产生的真实畸变语音帧之间进行比对，得到预测误差，建立最小均方误差准则，得到n组小体积密闭空间系统传递函数；通过所确定的n组小体积封闭空间的系统传递函数，拟合出准确小体积封闭空间系统函数，对该密闭小体积空间的畸变语音进行逆运算处理，得到矫正后语音信号。本发明方法简单，效果好，对任何形状大小固定的小体积封闭空间都适用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107689796B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201710630968.6
申请日：2017-07-28
Applicant: 同济大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明涉及一种基于先验信息的无损压缩文件容错解压方法，包括以下步骤：S1：初始化试探压缩文件集，STC＝{C}，其中STC为试探压缩文件集，C为受损压缩文件；S2：基于先验信息从所述试探压缩文件集中选择修复压缩文件，所述先验信息包括信源先验信息和信道先验信息；S3：判断所述修复压缩文件是否存在错误，若是，则执行步骤S4，若否，则输出解压文件；S4：估计错误区段；S5：在所述错误区段上叠加错误图样，形成新的试探压缩文件集，返回步骤S2。与现有技术相比，本发明具有性能高、适用范围广等优点。
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公开(公告)号：CN114882901B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210446792.X
申请日：2022-04-26
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于频域卷积和边际谱反馈的虾类声信号时频特征提取方法，该方法采用频域卷积处理和边际谱反馈对虾类声信号的时频谱作特征分析提取。S1：对虾类声信号进行互补集合经验模态分解得到若干本征模态函数分量，再对这些本征模态函数分量作希尔伯特谱分析，在归一化处理后得到虾类声信号的时频谱图；S2：根据实际情况构造频域卷积向量，对归一化的时频谱图进行频域卷积处理，得到频域平滑后的时频谱图；S3：计算得到边际谱，利用其反映时频谱特征的特点，对频域平滑后的时频谱图做一次反馈和二次反馈，得到不同边际谱反馈次数下的优化时频谱图；S4：对比分析不同边际谱反馈次数下的优化时频谱图，综合谱图表现得到虾类声信号的时频特征。
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公开(公告)号：CN113723200B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202110885481.9
申请日：2021-08-03
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/2131 , G06F18/10
Abstract: 本发明涉及一种非平稳信号的时频谱结构特征提取方法，该方法采用所构造的特征截面函数对非平稳信号的三维时频谱结构进行特征分析。该方法引入位势特征截面函数，获得非平稳信号的位势特征截面图及二值切片图等图谱结构特征，显著地减少数据量、抑制干扰，有利于显著提升信号智能检测算法的效能；该方法通过位势特征截面的优选，可以使同类别非平稳信号的共性时频谱结构特征得到凸显、让信号的时频结构分布特征更为简明直观，可以显著提高信号智能检测的准确性、降低虚警误判的概率。该特征也有利于图像识别领域的成熟算法在非平稳信号时频谱智能检测中的推广应用；该方法对提高非平稳信号间的时间分辨能力也有益处。
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公开(公告)号：CN113723200A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110885481.9
申请日：2021-08-03
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种非平稳信号的时频谱结构特征提取方法，该方法采用所构造的特征截面函数对非平稳信号的三维时频谱结构进行特征分析。该方法引入位势特征截面函数，获得非平稳信号的位势特征截面图及二值切片图等图谱结构特征，显著地减少数据量、抑制干扰，有利于显著提升信号智能检测算法的效能；该方法通过位势特征截面的优选，可以使同类别非平稳信号的共性时频谱结构特征得到凸显、让信号的时频结构分布特征更为简明直观，可以显著提高信号智能检测的准确性、降低虚警误判的概率。该特征也有利于图像识别领域的成熟算法在非平稳信号时频谱智能检测中的推广应用；该方法对提高非平稳信号间的时间分辨能力也有益处。
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公开(公告)号：CN107689796A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710630968.6
申请日：2017-07-28
Applicant: 同济大学
IPC: H03M7/30
CPC classification number: H03M7/6041 , H03M7/30
Abstract: 本发明涉及一种基于先验信息的无损压缩文件容错解压方法，包括以下步骤：S1：初始化试探压缩文件集，STC＝{C}，其中STC为试探压缩文件集，C为受损压缩文件；S2：基于先验信息从所述试探压缩文件集中选择修复压缩文件，所述先验信息包括信源先验信息和信道先验信息；S3：判断所述修复压缩文件是否存在错误，若是，则执行步骤S4，若否，则输出解压文件；S4：估计错误区段；S5：在所述错误区段上叠加错误图样，形成新的试探压缩文件集，返回步骤S2。与现有技术相比，本发明具有性能高、适用范围广等优点。
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