专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]自适应层次聚合的弱监督声音事件检测方法及系统-CN202210528373.0有效
  • 毛启容;高利剑;沈雅馨;任庆桦;马忠臣;贾洪杰 - 江苏大学
  • 2022-05-16 - 2023-05-12 - G10L25/51
  • 本发明提供一种自适应层次聚合的弱监督声音事件检测方法及系统,该系统包括声学模型和自适应层次聚合算法模块,声学模型输入预处理和特征提取的音频信号,声学模型预测得到帧级别预测概率,自适应层次聚合算法模块将帧级别预测概率聚合得到句级别预测概率;联合优化声学模型和松弛化参数,得到最优模型权重和最优松弛化参数,根据最优松弛化参数为每类声音事件制定最优聚合策略;输入预处理和特征提取的未知音频信号,得到所有目标声音事件的帧级别预测概率,并根据每类目标声音事件的最优聚合策略,得到所有目标声音事件类别的句级别预测概率。本发明适用于复杂的声学场景,同时适用于弱监督声音事件检测中的音频分类和定位,具有良好的通用性。
  • 自适应层次聚合监督声音事件检测方法系统
  • [发明专利]一种多尺度时延采样的单通道语音分离方法-CN202111006251.7在审
  • 毛启容;钱双庆;陈静静;贾洪杰 - 江苏大学
  • 2021-08-30 - 2021-12-10 - G10L21/0208
  • 本发明提供了一种基于多尺度时延采样的单通道语音分离方法,提取多个说话人混合语音信号混合语音特征,对混合语音特征进行分割,并拼接成3D张量,采用第一双向循环神经网络迭代地对3D张量进行建模,捕获局部特征信息和全局特征信息,采用多尺度时延采样建模,对第一双向循环神经网络的输出进行不同尺度的时延采样,并采用第二双向循环神经网络捕获不同尺度下的特征信息,将特征信息进行重叠相加,并映射为多个说话人纯净语音的掩码,再将掩码与混合语音特征进行点乘,得到多个说话人的纯净语音表征,将每个人的纯净语音表征重构成分离后的语音信号。本发明通过多尺度时延采样建模,弥补分段式建模中的信息缺失,极大地提升了语音分离性能。
  • 一种尺度采样通道语音分离方法
  • [发明专利]一种基于Nystrom谱聚类的超像素抠图方法-CN202110434415.X在审
  • 贾洪杰;毛启容;王良君;宋和平;马忠臣 - 江苏大学
  • 2021-04-22 - 2021-08-24 - G06T7/11
  • 本发明公开了一种基于Nystrom谱聚类的超像素抠图方法,针对传统的谱聚类超像素分割方法计算复杂度过高,不适合大尺寸图像处理的问题,利用Nystrom近似技术改进谱聚类,提高超像素分割的效率和质量。本发明首先在待分割图像上随机抽样,选取少量像素点样本;然后计算样本相似性矩阵,并对矩阵归一化;接着利用Nystrom近似技术,计算Laplacian矩阵的近似正交特征向量;再使用k‑means算法对特征空间中的代表点聚类,生成多个超像素;最后根据目标物体的轮廓,通过超像素分离前景目标与背景。本发明为Nystrom谱聚类设计了新的特征求解方法,使所得的近似特征向量满足正交条件,用于产生贴合物体形状的超像素。本发明可以降低超像素分割的计算复杂度,实现更高效、更精确的图像抠图。
  • 一种基于nystrom谱聚类像素方法
  • [发明专利]一种反馈式密度峰值聚类方法及系统-CN201710131145.9在审
  • 丁世飞;徐晓;杜明晶;贾洪杰;徐丽;胡乾坤 - 中国矿业大学
  • 2017-03-07 - 2017-08-04 - G06K9/62
  • 本发明提出一种反馈式密度峰值聚类方法及系统,所要解决的问题是原密度峰值算法在一个类中出现多密度峰值时会被分成多个类。同时提高原算法在高维数据集上准确率。本发明包括以下步骤1.用非负矩阵分解对数据集进行特征提取;2.根据原密度峰值聚类算法绘制决策图,选择多个聚类中心;3.用“最近邻”算法分配剩下的点,并去除噪声点;4.用SVM反馈每两个类之间的聚类结果;5.根据反馈的结果将可以合并的类进行合并;该方法不仅能够有效提高密度峰值算法的鲁棒性,很好地发现任意形状的簇,并能有效处理高维数据,具有很好的聚类效果。
  • 一种反馈密度峰值方法系统

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