公开(公告)号：CN103778913A

公开(公告)日：2014-05-07

申请号：CN201410027836.0

申请日：2014-01-22

Applicant: 苏州大学

Inventor： 张晓俊 ,  曹毅 ,  陶智 ,  黄程韦 ,  吴迪 ,  肖仲喆

IPC: G10L15/02 ,  G10L15/10

Abstract: 本发明公开了一种病理嗓音的识别方法，包括特征参数输入模块、特征优化模块、病理嗓音识别模块、匹配判断模块和内容呈现模块，所述特征参数输入模块和特征优化模块对病理嗓音特征库进行采样和优化淘选，所述病理嗓音识别模块根据特征参数计算匹配度Match，所述匹配判断模块用以统计识别结果，所述内容呈现模块用以输出。本发明通过EM算法，消掉隐变量，通过特征优化组合参数，经过分类器，再运用基于期望值最大化的高斯混合模型（GMM-EM）对优化后的嗓音特征进行有效识别，明显提高正确识别率。

公开(公告)号：CN108109612A

公开(公告)日：2018-06-01

申请号：CN201711283229.0

申请日：2017-12-07

Applicant: 苏州大学

Inventor： 张晓俊 ,  徐天琪 ,  陶智 ,  黄程韦 ,  吴迪 ,  肖仲喆 ,  孙宝印 ,  葛怡雯 ,  冯可瞧

IPC: G10L15/02 ,  G10L15/08

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应降维的语音识别分类方法，首先提取语音信号的特征参数作为训练样本数据，对高斯混合模型进行训练，得到训练好的高斯混合模型；然后采用训练好的高斯混合模型针对当前输入的测试样本数据进行特征空间的自适应降维处理，即根据原始特征空间的概率分布模型，进行特征维度子空间的投影，计算不同的低维度特征子集上的似然概率，获得测试样本的最适特征空间，对降低了维度后的语音测试样本进行识别分类，确定测试样本类型。本发明根据不同的测试样本自适应地选择不同的特征维度，从而达到特征降维的目的，同时改进了高斯混合模型分类器，提高测试样本的识别率。

公开(公告)号：CN204465868U

公开(公告)日：2015-07-08

申请号：CN201520077789.0

申请日：2015-02-04

Applicant: 苏州大学

Inventor： 陶智 ,  黄程韦 ,  张晓俊 ,  吴迪

IPC: H04R27/00 ,  G09B17/02

Abstract: 本实用新型公开了一种带有自动充电激光笔功能的教师用便携式扩音器，包括激光笔，所述激光笔插入激光笔插槽，所述激光笔插槽设置在扩音器主体的一侧的中间位置，与所述激光笔插槽所在面相邻的一侧从上到下依次设置有麦克风和充电器。采用本实用新型技术方案，方便了教师的授课、节约资源、方便携带、提高电池重复使用率、保护环境。