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公开(公告)号：CN110696757A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911042372.X
申请日：2019-10-30
IPC: B60R16/037
Abstract: 针对采用矩形或圆柱空间声学结构布放次级声源受车身结构和室内内饰影响的问题，本发明提供一种汽车室内次级声源布放方法及主动噪声控制系统，属于汽车室内主动降噪技术领域。本发明方法为将主动噪声控制系统中的次级声源布放在司乘人员头部附近，利用汽车结构有限元模型获得车室内输出响应点声压级分布及车室内的降噪量，根据获得的声压级分布及降噪量确定次级声源的布放位置。本发明给出三种方案，第一种：两个次级声源布放在汽车的侧壁上，两个次级声源与相邻司乘人员的头部同高，且与头部的距离均相等。第二种：在司乘人员头部正上方的汽车顶棚处布放次级声源。第三种：在司乘人员头部正下方的汽车底盘上布放次级声源。
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公开(公告)号：CN109712628A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910196487.8
申请日：2019-03-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G10L17/04 , G10L17/18 , G10L21/0208 , G10L21/0232 , G10L25/24 , G10L25/30
Abstract: 一种基于RNN的语音降噪方法及语音识别方法，在噪声环境下提取性能更好的语音信号特征参数，属于语音识别领域。本发明包括：建立DRNN降噪模型：在RNN的基础上增加两层隐含层，所述两层隐含层上无连接层，RNN原有的隐含层位于增加的两层隐含层中间，三层隐含层位于输入层和输出层之间；将带噪声的语音训练信号X进行补零，使维度保持一致，并将补零后的信号分成N组，每组三个数据，将分组后的数据输入到DRNN降噪模型中进行训练，确定DRNN降噪模型的参数；利用确定参数的DRNN降噪模型对语音信号或特征参数进行降噪。语音识别方法是在现有基础上在识别和训练之前先对特征参数采用DRNN降噪模型进行降噪。
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公开(公告)号：CN109633555A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910148699.9
申请日：2019-02-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供一种提高搜索成功率及减少迭代计算量、改善精度及增强实时性效果的基于遗传MUSIC算法的水下目标定位方法，属于水下探测领域。本发明包括：S1、获取对水下目标定位的阵列接收数据，结合MUSIC算法，获得MUSIC谱的表达式，将该表达式作为适应度函数；S2、设定遗传算法的参数，确定初始化种群；S3、利用S1的适应度函数对当代种群中每一个个体进行适应度评估，计算适应度大小；S4、判断当前的种群是否满足预先设定停止迭代条件，若是，转入S6，若否，转入S5；S5、对当代种群通过选择、交叉、变异操作产生子代，构建下一代种群，转入S3；S6、迭代停止，输出当代种群中个体最优解，并通过判断适应度来确定目标的入射角度。
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公开(公告)号：CN113724727A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111035383.2
申请日：2021-09-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G10L21/0272 , G10L21/0216 , G10L21/0224 , G10L21/0232 , G10L25/30
Abstract: 在利用深度学习方式进行语音分离的领域，多路人声信号分离较为复杂，现阶段所使用的分离方式多是基于频谱映射方式，没有有效利用语音信号空间信息。针对此问题，本发明结合波束形成算法和LSTM网络提出了一种波束形成LSTM算法，通过超指向波束形成算法得到3个不同方向上的波束，然后提取每一波束中频谱幅度特征，并构建神经网络预测掩蔽值，得到待分离语音信号频谱并重构时域信号，实现语音分离，该算法充分利用了语音信号空间特征和信号频域特征。60度方向该算法与IBM‑LSTM网络相比，客观语音质量评估(PESQ)提高了0.59，短时客观可懂(STOI)指标提高了0.06，信噪比(SDR)提高了1.13dB，另外两个方向上，实验结果同样证明了该算法较IBM‑LSTM算法和RNN算法具有更好分离性能。
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公开(公告)号：CN111899754A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010743053.8
申请日：2020-07-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G10L21/0272 , G10L21/0208 , G10L21/0232
Abstract: 本发明公开了GA_FastICA算法的语音分离效果算法，包括如下步骤：在传统谱减法中假定噪声信号为d(n)，纯净的语音信号为f(n)，获取带噪混合信号h(n)；带噪混合信号经过短时傅里叶变换后获得频谱；利用GA算法计算得到的增益来计算纯净语音功率谱和混合语音功率谱之间的关系，得到纯净语音信号的功率谱，弥补了传统谱减法在0dB左右交叉项为零的假设不成立弊端，通过短时傅里叶逆变换可还原成原始语音信号，FastICA算法进行语音分离，获得分离后语音信号。本发明在不同信噪比条件下，绘制了分离后语音信号时域波形，分析了分离后信号和原始信号之间的相关系数，并比较了GA_FastICA和FastICA、IBM、FOBI算法的分离效果，GA_FastICA算法可有效分离语音信号，在噪声环境下具有较好的语音分离效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109712628B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201910196487.8
申请日：2019-03-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G10L17/04 , G10L17/18 , G10L21/0208 , G10L21/0232 , G10L25/24 , G10L25/30
Abstract: 一种基于RNN建立的DRNN降噪模型的语音降噪方法及语音识别方法，在噪声环境下提取性能更好的语音信号特征参数，属于语音识别领域。本发明包括：建立DRNN降噪模型：在RNN的基础上增加两层隐含层，所述两层隐含层上无连接层，RNN原有的隐含层位于增加的两层隐含层中间，三层隐含层位于输入层和输出层之间；将带噪声的语音训练信号X进行补零，使维度保持一致，并将补零后的信号分成N组，每组三个数据，将分组后的数据输入到DRNN降噪模型中进行训练，确定DRNN降噪模型的参数；利用确定参数的DRNN降噪模型对语音信号或特征参数进行降噪。语音识别方法是在现有基础上在识别和训练之前先对特征参数采用DRNN降噪模型进行降噪。
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公开(公告)号：CN109859733A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910001578.1
申请日：2019-01-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G10K11/178
Abstract: 本发明针对发动机进气系统引起的车内噪声的问题，提供一种基于FXLMS算法的发动机噪声控制方法，属于噪声控制领域。本发明包括：S1、以FXLMS算法建立发动机进气噪声的主控制系统模型，利用发动机的转速构造主控制系统模型的参考信号x(k)；S2、建立离线辨识结构，对主动控制系统模型中次级通道传递函数H2(z)进行辨识，并将辨识结果提供给主动控制系统模型；S3、利用辨识后的主动噪声控制系统模型对发动机噪声进行控制。并提出了改进的变步长算法，该算法为归一化算法步长添加参数γ并代替正弦变步长中的β来调整步长的幅值范围，不仅具有正弦变步长算法的收敛快、稳态误差小的优点，且具有归一化算法适应时变参考信号的特性，参数易于选取的优点。
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公开(公告)号：CN109751173A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910041205.7
申请日：2019-01-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: F03B11/00
Abstract: 本发明提供一种故障诊断的结果更精准的基于概率神经网络的水轮机运行故障诊断方法，属于水轮机压力脉动监测与诊断领域。本发明包括：将水轮机的主要相关工况参数与压力脉动信号进行特征融合形成融合特征向量，作为概率神经网络的输入，将水轮机的运行状态作为所述概率神经网络的输出，构建概率神经网络的故障诊断模型；S2、利用构建的故障诊断模型实时监测水轮机的运行状态，进行故障诊断。本发明将水轮机运行工况和压力脉动信号一同作为特征进行识别，通过对历史数据进行互信息计算，并根据计算的互信息，求得水轮机各种工况参数对压力脉动信号影响的重要程度，进而求得水轮机的主要相关工况参数。
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公开(公告)号：CN109409347A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811609791.2
申请日：2018-12-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于人脸特征检测疲劳驾驶的方法，涉及一种人工智能检测疲劳驾驶的方法。本发明对眼睛与嘴部特征联合检测可判断驾驶员的疲劳状态，避免了因佩戴眼镜而无法进行准确检测。检测方法：一、图像采集；二、图像处理；三、基于改进的Adboost算法分类器进行人脸定位；四、检测到人脸进行下一步，未检测到人脸进行步骤一；五、人脸特征识别；六、疲劳状态判定。本发明与传统监测方法相比联合运用眼睛与嘴部状态进行疲劳状态的特征提取，提高了判断的准确性、降低了疲劳驾驶检测的误判几率。
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公开(公告)号：CN208781179U
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201821864624.8
申请日：2018-11-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F3/02
Abstract: 本实用新型公开了一种带有语音识别机械键盘，包括键盘本体和设置在键盘本体上表面后侧位置的开关面板，所述键盘本体侧表面嵌入安装有耳机孔，所述键盘本体上表面前侧设置有按键，所述键盘本体上表面与开关面板连接处设置有键盘指示灯，所述键盘本体上表面边缘位置设置有键盘灯带，所述开关面板两端设置有语音输入话筒，所述键盘本体后表面靠近上表面边缘处开设有单片机槽，所述单片机槽内部固定安装有单片机所述键盘本体下表面后侧安装有铰链，所述键盘本体下表面通过铰链铰接有支撑板，本实用新型通过安装的语音输入话筒、光敏传感器及单片机加快了输入效率，还能调节键盘灯带的亮度，使之保持对人眼舒适的亮度。
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