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- [发明专利]一种多模态情感识别方法及系统-CN202310632363.6在审
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肖红;张嘉柠;姜文超;黄子豪
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广东工业大学;广州凡沙智能科技有限公司
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2023-05-30
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2023-09-01
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G10L25/63
- 本发明公开了一种多模态情感识别方法与系统，涉及情感识别技术领域，S10：获取语音信号的MFCC、语谱图、语音波形以及语音文本；S20：获取MFCC、语谱图、语音波形及语音文本对应的高级特征向量；S30：将MFCC、语谱图、语音波形以及语音文本对应的高级特征向量进行融合；S40：对MFCC、语谱图以及融合后对应的高级特征向量进行情感识别。通过本发明提供的多模态情感识别方法与系统，可对多级声学特征进行融合，增强语音模态中多种声学特征的信息交互和联系，同时使用跨卷积注意力机制，可更全面地捕捉两个模态之间的情感信息，解决了语音模态声学信息单一和语音‑文本模态信息交互不充分，使得信息不能充分被充分利用，造成情感识别准确率下降的问题。
- 一种多模态情感识别方法系统
- [发明专利]一种多模态语音分离方法及系统-CN202110271703.8有效
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魏莹;刘洋
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山东大学
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2021-03-12
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2022-02-11
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G10L21/0272
- 本公开提出了一种多模态语音分离方法及系统，包括：接收待识别对象的混合声音及待识别对象的面部视觉信息；使用Dlib库进行人脸检测获得说话人数量；将上述信息进行处理获得复语谱图以及说话人的人脸图像并传输至多模态语音分离模型中，根据说话人的数量动态调整模型的结构，其中，所述多模态语音分离模型在训练过程中，使用复数域理想比值掩蔽作为训练目标，它在复数域中定义为干净声音语谱图与混合声音语谱图之间的比率，由实部与虚部组成并且包含了声音的幅值与相位信息；所述多模态语音分离模型输出对应人脸的数量的时频掩蔽；将输出的掩蔽与混合声音的语谱图进行复数相乘便得到干净声音的语谱图，对干净声音的语谱图作短时傅里叶逆变换计算得到干净声音的时域信号，从而完成语音分离。
- 一种多模态语音分离方法系统
- [发明专利]一种故障诊断方法、装置、介质及设备-CN202310024797.8在审
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廖志强;宋雪玮;贾宝柱;孔德峰
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广东海洋大学
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2023-01-09
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2023-06-09
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G01M13/045
- 本发明提供一种故障诊断方法、装置、介质及设备，包括：利用经验模态分解算法对轴承的待诊断信号进行分解，获得多个本征模态函数；根据正常信号确定对应的基准规则谱熵值；确定本征模态函数的参考规则谱熵值；确定第i个参考规则谱熵值与基准规则谱熵值之间的差值Gi；确定第i个本征模态函数对应的故障特征变量值Ti；根据故障特征变量值确定目标本征模态函数，并对目标本征模态函数进行重构，形成重构信号；基于重构信号的包络谱进行故障诊断；如此，利用经验模态分解算法可有效分解出表征有故障信号的本征模态函数，然后结合规则谱熵值确定出故障信息含量较高的目标本征模态函数，利用重构信号的包络谱进行故障诊断时，可确保诊断精度。
- 一种故障诊断方法装置介质设备
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