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公开(公告)号：CN108885133B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201780020698.5
申请日：2017-03-31
Applicant: 日本电信电话株式会社
Abstract: 异常音检测学习装置包括：使用声响特征量提取函数，根据正常音的学习数据提取正常音的声响特征量的第一声响特征量提取单元；使用所述提取出的声响特征量更新正常音模型的正常音模型更新单元；使用声响特征量提取函数，根据模拟出的异常音提取异常音的声响特征量，根据正常音的学习数据提取正常音的声响特征量的第二声响特征量提取单元；以及使用提取出的所述异常音的声响特征量以及正常音的声响特征量，更新声响特征量提取函数的声响特征量提取函数更新单元，反复进行上述各单元的处理。
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公开(公告)号：CN103282961A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201180061060.9
申请日：2011-12-19
Applicant: 日本电信电话株式会社
IPC: G10L21/0208
CPC classification number: H04R3/00 , G10L21/0232 , G10L2021/02082 , G10L2021/02166 , H04R3/005 , H04R2430/03
Abstract: 本发明提供以足够的SN比进行集音，甚至可跟踪任意方向的语音的同时，对于所希望方向具有比以往更尖锐的指向性，并根据距离话筒阵列的距离来增强语音的语音增强技术。使用来自在作为声源位置所设想的一个或者多个位置方向中包含的各位置（其中，将用于识别各位置的方向设为i，将距离设为g）的语音向各话筒的传递特性ai，g，对成为语音增强的对象的位置，求滤波器。各传递特性ai，g以来自由方向i和距离g确定的位置的语音直接到达的直达音的传递特性、和该语音由反射物反射并到达的一个以上的反射音的各传递特性之和表示。对将由M个话筒集音语音得到的M个集音信号分别变换到频域后的频域信号，应用与成为语音增强的对象的位置对应的滤波器，得到输出信号。
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公开(公告)号：CN112669829B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202011534672.2
申请日：2017-03-31
Applicant: 日本电信电话株式会社
Abstract: 本发明的异常音检测装置，检测输入的输入音是否为异常音，包括：声响特征量提取单元，使用特征量提取函数提取所述输入音的声响特征量；异常度计算单元，由所述输入音的声响特征量计算异常度；以及判定单元，根据获得的所述异常度和规定的阈值，判定所述输入音是否为异常音。所述特征量提取函数通过将由从正常音提取的特征量计算出的异常度的概率分布和由从异常音提取的特征量计算出的异常度的概率分布相关联而进行最佳化，使得在正常音的情况下，输出小的异常度，并且在所述异常音的情况下，输出大的异常度。
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公开(公告)号：CN103282961B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201180061060.9
申请日：2011-12-19
Applicant: 日本电信电话株式会社
IPC: G10L21/0208
CPC classification number: H04R3/00 , G10L21/0232 , G10L2021/02082 , G10L2021/02166 , H04R3/005 , H04R2430/03
Abstract: 提供以足够的SN比进行集音，甚至可跟踪任意方向的语音的同时，对于所希望方向具有比以往更尖锐的指向性，并根据距离话筒阵列的距离来增强语音的语音增强技术。使用来自在作为声源位置所设想的一个或者多个位置方向中包含的各位置（其中，将用于识别各位置的方向设为i，将距离设为g）的语音向各话筒的传递特性ai，g，对成为语音增强的对象的位置，求滤波器。各传递特性ai，g以来自由方向i和距离g确定的位置的语音直接到达的直达音的传递特性、和该语音由反射物反射并到达的一个以上的反射音的各传递特性之和表示。对将由M个话筒集音语音得到的M个集音信号分别变换到频域后的频域信号，应用与成为语音增强的对象的位置对应的滤波器，得到输出信号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119156626A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202280095719.0
申请日：2022-05-25
Applicant: 日本电信电话株式会社
Abstract: 联邦学习系统具有多个模型学习装置，每一个模型学习装置经由网络与其他模型学习装置的任一个连接。模型学习装置具备小批量提取部、模型参数更新部、对偶变量计算和发送部、对偶变量接收部、对偶变量设定部。模型参数更新部采用对偶变量、步长、模型学习用数据的小批量、约束参数、使用了预先确定的最佳值η和预先确定的超参数α的系数γ来进行学习并更新模型参数。对偶变量计算和发送部按每一个与该模型学习装置连接的其他模型学习装置，使用模型参数更新部更新后的模型的参数和系数γ来求出对偶变量并发送。
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公开(公告)号：CN106031196B
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201580009993.1
申请日：2015-02-25
Applicant: 日本电信电话株式会社
IPC: H04R3/00 , G10L21/0264 , H04R1/40
Abstract: 以提供比以往提高了噪音抑制性能的信号处理技术作为目的。第一分量提取部(14)根据目标区的功率谱密度通过时间平均处理，提取由从目标区到来的声音派生的非稳定分量以及由不相干的噪音派生的稳定分量第二分量提取部(15)根据噪音区的功率谱密度提取由干扰噪音派生的非稳定分量以及由不相干的噪音派生的稳定分量
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公开(公告)号：CN106031196A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201580009993.1
申请日：2015-02-25
Applicant: 日本电信电话株式会社
IPC: H04R3/00 , G10L21/0264 , H04R1/40
CPC classification number: G10L21/0232 , G10L21/0264 , G10L21/0324 , G10L2021/02166 , H04R1/406 , H04R3/00 , H04R3/005
Abstract: 以提供比以往提高了噪音抑制性能的信号处理技术作为目的。第一分量提取部(14)根据目标区的功率谱密度通过时间平均处理，提取由从目标区到来的声音派生的非稳定分量以及由不相干的噪音派生的稳定分量第二分量提取部(15)根据噪音区的功率谱密度提取由干扰噪音派生的非稳定分量以及由不相干的噪音派生的稳定分量。
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公开(公告)号：CN112669829A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011534672.2
申请日：2017-03-31
Applicant: 日本电信电话株式会社
Abstract: 本发明的异常音检测装置，检测输入的输入音是否为异常音，包括：声响特征量提取单元，使用特征量提取函数提取所述输入音的声响特征量；异常度计算单元，由所述输入音的声响特征量计算异常度；以及判定单元，根据获得的所述异常度和规定的阈值，判定所述输入音是否为异常音。所述特征量提取函数通过将由从正常音提取的特征量计算出的异常度的概率分布和由从异常音提取的特征量计算出的异常度的概率分布相关联而进行最佳化，使得在正常音的情况下，输出小的异常度，并且在所述异常音的情况下，输出大的异常度。
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公开(公告)号：CN108885133A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201780020698.5
申请日：2017-03-31
Applicant: 日本电信电话株式会社
CPC classification number: G01H17/00 , G01M99/00 , G01N29/12 , G01N29/44 , G06N99/00 , G10L15/10 , G10L25/48
Abstract: 异常音检测学习装置包括：使用声响特征量提取函数，根据正常音的学习数据提取正常音的声响特征量的第一声响特征量提取单元；使用所述提取出的声响特征量更新正常音模型的正常音模型更新单元；使用声响特征量提取函数，根据模拟出的异常音提取异常音的声响特征量，根据正常音的学习数据提取正常音的声响特征量的第二声响特征量提取单元；以及使用提取出的所述异常音的声响特征量以及正常音的声响特征量，更新声响特征量提取函数的声响特征量提取函数更新单元，反复进行上述各单元的处理。
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