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- [发明专利]一种跨语种的语音合成算法-CN202211051490.9在审
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赵根亮;王庆洁;卢俊邑
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电子科技大学
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2022-08-31
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2023-04-14
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G10L13/02
- 本发明公开一种跨语种的语音合成算法，包括采用端到端神经网络系统框架,和vits声学模型，数据准备：1、准备30小时的单语种说话人(例如中日英文，就应该准备90小时的数据)；2、将文本信息加上音频，语种和说话人的映射信息；3、将音频处理为22.5KHz；4、将数据按照100:5:1的比例分别训练集，验证集和测试集；模型改进：修改一些模块和损失项来建立多语言TTS模型，模型能够做到通过训练多个不同语种的单语种的训练集，达到单语种说话人有合成多语种能力的效果。另外端到端训练，直接将文本和声音输入，不用单独训练声码器，就可以得到最终的可用模型，最后，合成的声音自然真实，和原始音频极为接近。
- 一种语种语音合成算法
- [发明专利]一种基于深度神经网络的异常心音识别方法-CN202211047069.0在审
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王庆洁;赵根亮;刘开亚
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电子科技大学
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2022-08-30
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2023-01-03
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G10L25/24
- 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络的异常心音识别方法，构建ECAPA‑TDNN模型和wav2vec模型；使用心音数据集训练更新ECAPA‑TDNN模型和wav2vec模型的网络参数，得到ECAPA‑TDNN心音识别模型和wav2vec心音识别模型；采集待识别心音数据集；将待识别心音数据集分割为2s的音频片段；将音频片段输入wav2vec心音识别模型进行识别，得到第一结果组；提取音频片段的fbank特征送入ECAPA‑TDNN心音识别模型，得到第二结果组；设置阈值，并基于阈值对第一结果组和第二结果组进行异常判断，得到最终结果，提高了识别得到的分类结果的可信度，提高了准确率，解决了现有的心音识别方法对心音的识别的准确率较差的问题。
- 一种基于深度神经网络异常心音识别方法
- [实用新型]一种FSAE赛车用多功能方向盘-CN202221749038.5有效
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乔昊;白鸿飞;李刚;王庆洁;郭瀚文;赵兴;朱湘
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辽宁工业大学
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2022-07-08
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2022-12-23
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B62D1/04
- 本实用新型公开一种FSAE赛车用多功能方向盘，单片机包括P0.0‑P0.7引脚、P1.0‑P1.7引脚、P2.0‑P2.7引脚、P3.0‑P3.7引脚、P4.0‑P4.6引脚、供电引脚、接地引脚、复位引脚、XTAL1引脚和XTAL2引脚；踏板调节按键与P2.4引脚相连接；DRS按键与P2.5引脚相连接；下载电路两端与P3.0引和P3.1引脚相连接；单上拉电阻一端与P4.6引脚相连接，另一端与电源相连接；供电引脚与电源相连接，接地引脚为接地端，单片机、下载电路和单上拉电阻均设置在方向盘壳体内部，踏板调节按键和DRS按键均设置在方向盘壳体上。本实用新型具有自动调整踏板和DRS装置的特点。
- 一种fsae赛车多功能方向盘
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