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[发明专利]一种家庭智能伴读系统-CN202310767639.1在审
发明人：刘洺远;周海伦;孙嘉鑫;秦瑶;陶华伟 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G10L17/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种家庭智能伴读系统，包括：语音信息采集单元、声纹识别单元、情感分析单元、存储单元、问题处理单元、语音互动交流单元、控制单元。通过语音信息采集单元获取并分析语音数据，将相关信息输入情感分析单元，声纹识别单元、问题处理单元或控制单元中，情感分析单元用于分析语音的情感状态，声纹识别单元用于识别声纹并建立用户档案，问题处理单元用于对问题进行分析，存储单元存储完备的学习资源、各个科目的试题资源、各个用户的身份档案；控制单元调取存储模块中的学习资源、解题步骤，并输出至语音互动交流单元，完成信息反馈。本发明在有效处理学生问题的同时，可监控学生状态，从而更好地支持孩子的成长和学习。
一种家庭智能伴读系统

[发明专利]一种基于β-注意力变分自编码器特征解耦网络的语音情感识别方法-CN202310767643.8在审
发明人： 陶华伟;胡子怡;刘洺远;耿磊;张庆辉;傅洪亮;秦瑶;王学梅 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于β‑注意力变分自编码器特征解耦网络的语音情感识别方法，该方法包括：S1、获取一个语音数据库，将数据库划分为训练集和测试集；S2、将训练集语音输入到WavLM特征提取网络中，得到特征x1；S3、对特征x1进行池化处理，得到x2；S4、将x2输入到β‑注意力变分自编码器β‑AttVAE中，得到解耦特征x3，将其输入到softmax分类器中进行分类；S5、构建联合约束损失模型Loss，该损失由交叉熵损失L1、Arcface损失L2与R‑drop正则化项L3共同组成，Loss＝L1+L2+L3；S6、基于步骤S5所构建的联合约束损失模型，利用梯度反向传播算法优化步骤S2、S3、S4所构建网络模型的参数；S7、将测试集输入训练好的网络中，得到最终的情感标签。本发明可以提高语音情感识别率。
一种基于注意力编码器特征网络语音情感识别方法

[发明专利]一种用于语音情感识别的高质量数据增强样本获取方法-CN202310639671.1在审
发明人： 陶华伟;单帅;于航;胡子怡;程勇;李倩倩;朱春华;傅洪亮;杨静;邹曙光;王学梅 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于语音情感识别的高质量数据增强样本获取方法。方法步骤包括：（1）将情感语料库划分为训练集和测试集；（2）对训练集中的样本实施基于信号的扰动以获得增强数据集；（3）使用训练集样本对语音情感识别模型进行训练；（4）使用训练好的模型对增强数据集中样本进行识别并获得样本伪标签，在此过程中挑选出低不确定性且高置信度预测的样本；（5）将挑选出的样本伪标签与该样本实施扰动之前的标签进行比较，进一步剔除噪声样本，将最终保留的高质量增强样本并入训练集；（6）重复步骤（3）至（5），在训练达到预设的轮次之后，对测试集样本进行情感识别；在IEMOCAP和EMODB上的仿真结果表明，本发明所公开方法可有效避免噪声样本对模型的影响，从而提升模型的性能表现。
一种用于语音情感识别质量数据增强样本获取方法

[实用新型]一种洗碗机-CN202320208574.2有效
发明人：杜光辉;陶华伟;陈盈杰;叶明才;张婧宜;李翔 -专利权人：芜湖美的智能厨电制造有限公司
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： A47L15/16 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种洗碗机，所述洗碗机包括喷臂结构以及碗篮组件，所述碗篮组件具有网格状的底部，所述喷臂结构设置于所述碗篮组件下方；所述喷臂结构包括：导管；第一喷臂，连接在所述导管上，且能够相对所述导管转动；第二喷臂组件，连接在所述导管上，并与所述碗篮组件保持相对固定，所述第二喷臂组件包括第二喷臂，所述第二喷臂设置有沿所述第二喷臂的长度方向间隔布置的多个喷射口；开关阀，设置于所述第二喷臂组件的水流流动路径上，且位于各所述喷射口的上游。本申请实施例的洗碗机，能够有效清洗深口瓶等餐具，且操作方便。
一种洗碗机

[发明专利]一种基于知识蒸馏的隧道挖进机性能预测方法-CN202310497289.1在审
发明人：徐志军;宗飞龙;安瑞军;彭舒停;程勇;陶华伟 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于知识蒸馏的隧道挖进机性能预测方法。包括以下步骤：S1：获得一个数据库，计算数据库数据不同特征的皮尔森系数，剔除掉数据中相关性较高的特征；S2将处理后的数据库划分为训练集和测试集；S3搭建LSTM网络模型，该网络模型作为知识蒸馏的学生网络；S4搭建Bi‑LSTM网络及注意力机制网络，该网络作为知识蒸馏的教师网络；S5构建用于训练教师网络和学生网络的联合损失函数；S6利用Z‑score算法对训练集数据进行归一化，并利用归一化数据对网络模型进行训练；S7将测试集数据归一化并输入训练好的学生网络中得到预测结果。本发明方法能显著提高小样本隧道挖进机性能预测的预测精度。
一种基于知识蒸馏隧道挖进机性能预测方法

[发明专利]一种基于深度自适应度量学习的面部表情识别方法-CN202211307199.3在审
发明人：朱春华;李雪;李培;韩志孝;杨慧丽;范亚君;石震;陶华伟;周飞;梁家瑞;刘浩 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度自适应度量学习的面部表情识别方法，步骤为：S1：通过摄像装置拍摄人脸图像，并使用人脸检测模型对人脸图像进行人脸检测；S2：构建表情识别主干模型，使用ResNet18作为网络的骨干网，用上下文卷积，并采用协调注意模块对各个阶段获得的空间信息进行调制，经过全局平均池化层，得到嵌入特征向量，获得空间特征图；S3：构建自适应注意模块，利用自适应注意模块对骨干网提取的特征进行编码；S4：利用自适应注意模块生成的权值对中心损耗中每个维度的欧氏距离进行加权，过滤掉不相关的特征，提取与表情识别有关的人脸特征训练表情识别模型；S5：使用表情识别模型进行面部表情检测，输出识别结果。
一种基于深度自适应度量学习面部表情识别方法

[实用新型]排风装置以及洗碗机-CN202223360314.1有效
发明人： 陶华伟;耿介;朱喜青 -专利权人：芜湖美的智能厨电制造有限公司
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： A47L15/48 文献下载
摘要：本申请公开了一种排风装置以及洗碗机。其中排风装置包括壳体，设有排风风道，排风风道用于与洗碗机的内胆连通，壳体包括第一壁部和第二壁部，第一壁部和第二壁部之间形成排风风道的至少部分和与排风风道连通的出风口；第一壁部构成折弯结构，包括第一延伸段和相对于第一延伸段弯折的第二延伸段，第二延伸段的端部构成出风口的下部，第一延伸段背离出风口弯曲且越过出风口的上边缘。本申请技术方案通过将第一壁部形成折弯结构并且朝向背离出风口的方向弯曲，使得空气沿着排风风道流动至与第一壁部相对应的位置时形成涡流，以使空气减速，从而促使空气沿着出风口的朝向流动而脱离出风口，避免在出风口周边的物体上形成冷凝水。
装置以及洗碗机

[发明专利]一种用于语音测谎的半监督加性噪声自编码器-CN201910239533.8有效
发明人：雷沛之;傅洪亮;陶华伟;姜芃旭;王少航;方元博;王珂;张建华 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2019-03-27 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：现有的语音谎言检测算法受制于难以获得足量的带标签语音数据，而现实中大量易得的无标签数据却被忽视，针对这一问题，本发明提出了一种用于语音测谎的半监督加性噪声自编码器，它包含有两层的编码和解码网络，以及一个分类器。该模型首先根据语音谎言的特征改变了网络中的激活函数，其次为了防止过拟合，在每一个网络层都增加了dropout，最后在编码输出部分直接连接了分类器使网络简洁高效。数据输入模型后，先经过编码网络提取特征，之后不仅进入解码网络进行重构，还要进入分类器进行分类。无标签数据保证了模型的泛化性，有标签数据可以保证提取到的特征更适合分类，因此，我们的模型充分利用了有标签和无标签数据的价值。
一种用于语音监督噪声编码器

[发明专利]一种基于因果特征抽取的域自适应跨库语音情感识别方法-CN202211102845.2在审
发明人：傅洪亮;汪洋;耿磊;单帅;于航;康超男;陶华伟;庄志豪;刘曼;杨静;郭歆莹;徐志军;程晓林 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于因果特征抽取的域自适应跨库语音情感识别方法，方法包括：（1）选取训练语音数据和测试语音数据，其中，训练语音数据中包含多段语音及其对应的情感类别标签，测试语音数据中仅包含待分类语音；（2）利用声学低维描述子处理语音片段，并利用统计函数对获得值进行扩充，将扩充后得到的数据拼接为向量，作为语音情感特征；（3）建立基于因果特征抽取的域自适应模型，利用训练语音情感特征和测试语音情感特征对模型进行训练，通过域自适应和因果特征抽取，得到一个从训练数据泛化到测试数据的鲁棒模型；（4）根据分类损失，域自适应损失和因果特征损失进行反向传播，优化模型网络参数，对测试数据进行分类。
一种基于因果特征抽取自适应语音情感识别方法

[实用新型]喷臂组件和清洗设备-CN202222217817.7有效
发明人：欧海涛;杨启文;陶华伟;蔡延涛;韦泽波 -专利权人：芜湖美的智能厨电制造有限公司
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： A47L15/22 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种喷臂组件和清洗设备，其中，喷臂组件，用于清洗设备，包括：支撑结构，支撑结构包括支撑臂和安装部，安装部位于支撑臂处；第一喷淋臂，沿第一方向，第一喷淋臂转动连接于支撑臂的一侧；第二喷淋臂，与安装部连接，沿第二方向，第二喷淋臂的喷淋口位于支撑臂的一侧；其中，第一方向不同于第二方向。本实用新型的第一喷淋臂和第二喷淋臂相配合，以实现清洁载物篮内的各个位置处的物品的作用。解决了相关技术中因洗涤覆盖不足造成欠洗涤区的问题。可保证喷臂组件的喷淋覆盖区域，减少洗涤盲区，从而能够提高整机的洗净效果，降低用户摆放物品的限制和难度。
组件清洗设备

[发明专利]基于非迭代重构网络的毫米波大规模MIMO系统信道估计方法及系统-CN202210744063.2在审
发明人：杨静;王朋朋;朱春华;郭歆莹;陶华伟 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明属于波束域信道估计技术领域，特别涉及一种基于非迭代重构网络的毫米波大规模MIMO系统信道估计方法及系统，依据波束域毫米波大规模MIMO系统的信道模型构建用于信道估计且由选择网络、重构网络和去噪网络构成的非迭代重构网络结构；利用训练样本对非迭代重构网络结构中的选择网络、重构网络和去噪网络进行训练优化；利用训练后的非迭代重构网络结构来完成波束域信道估计。本发明利用选择网络从训练样本中训练得到基于学习的选择矩阵；利用重构网络并采用非迭代的方式以较低的复杂度将从RF链接收到的信号上进行初始重构，得到初始重构信道矩阵；利用去噪网络负责去除初始重构信道矩阵中的噪声，以提高信道矩阵的重构质量。
基于非迭代重构网络毫米波大规模 mimo 系统信道估计方法

[发明专利]一种基于一维卷积自编码器与对抗域自适应的跨库语音情感识别方法-CN202111308297.4在审
发明人：傅洪亮;汪洋;陶华伟;耿磊;康超男;庄志豪;刘曼;杨静;郭歆莹;单帅;于航 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G10L25/24 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于一维卷积自编码器与对抗域自适应的跨库语音情感识别方法。本方法首先利用基于编解码风格的一维卷积自编码器对特征进行处理，得到了更具表征性的特征，随后，将最大均值差异（Maxmiun Mean Discrepancy，MMD）作为源域目标域距离度量手段，纳入对抗域自适应架构用以减轻其学习过程中面临的平衡挑战，促进源域与目标域特征分布的有效对齐。最后，模型综合考虑了特征提取网络及特征分布差异损失，提升了识别效果。
一种基于卷积编码器对抗自适应语音情感识别方法

[实用新型]一种易于维护的伺服包边压力机-CN202121818066.3有效
发明人：柴恒辉;王传英;陶华伟;张超 -专利权人：济南二机床集团有限公司
申请日： 2021-08-05 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： B30B1/10 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种易于维护的伺服包边压力机，包括机身、滑块、传动箱、肘杆机构和悬臂吊，所述机身设有底座、四个立柱和顶部横梁，滑块设于机身中部与立柱连接，传动箱和悬臂吊分别安装在机身顶部横梁上，肘杆机构与传动箱铰接；所述传动箱包括传动箱体、箱盖、动力驱动组件、丝杠组件和滑板组件，肘杆机构与传动箱铰接，肘杆机构与滑块连接、带动滑块沿立柱上下移动。本实用新型结构紧凑，方便用于传动箱体及传动组件拆装检修，可有效阻绝焊接烟尘，延长使用寿命，主传动系统丝杠装有隔尘防护装置，阻绝烟尘颗粒进入传动系统，提高传动可靠性及使用寿命。
一种易于维护伺服压力机

[发明专利]一种基于样本不均衡的半监督语音测谎方法-CN202111125089.0在审
发明人：刘曼;庄志豪;白雪杰;于航;陶华伟;傅洪亮 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2021-09-25 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于样本不均衡的半监督语音测谎方法，本发明包括以下步骤：首先，将大量包含未标记的语音数据与少量有标签语音数据输入网络，并对未标记数据进行不同程度的数据增强处理；然后，利用特征的互补性，提取语音信号中包含的谎言特征，并将不同网络提取到包含不同谎言信息的特征深层融合；其次，根据网络对低程度增强的未标记数据进行伪标签预测与筛选，并求解样本权重用于高程度增强数据的输出预测；最后，通过优化网络中的目标函数训练得到最佳网络。本发明所提出的一种基于样本不均衡的半监督语音谎言检测方法，能够为未标记数据生成有效的伪标签，并降低了因样本不均衡导致的模型性能变差的问题，非常具有实用意义。
一种基于样本均衡监督语音方法

[发明专利]一种基于多任务学习和子域自适应的跨库语音情感识别方法-CN202111125098.X在审
发明人：庄志豪;刘曼;白雪杰;单帅;陶华伟;傅洪亮 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2021-09-25 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多任务学习和子域自适应的跨库语音情感识别方法，本发明包括以下步骤：首先，源域和目标域提取的高维语音特征分别输入深度自编码网络，压缩特征冗余信息，获取低维情感特征；然后，采用子域自适应算法将低维特征空间分别划分成情感子域特征空间和性别子域特征空间，以此来减小特征分布距离；最后，将情感识别作为主任务，性别识别作为辅助任务，学习更多共性情感信息。本发明提出的方法可以有效提升跨库语音情感识别性能。
一种基于任务学习自适应语音情感识别方法

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