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[发明专利]一种基于深度神经网络的频谱测绘图构建方法和系统-CN202310960523.X在审
发明人：彭亮;方胜良;范有臣;徐照菁;刘涵;马昭;温晓敏;王孟涛;程东航;尹坤;冯俊豪 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及频谱测绘技术领域，具体公开了一种基于深度神经网络的频谱测绘图构建方法和系统，其中方法包括：步骤S10，获取实测的电磁频谱数据；步骤S20，根据电磁频谱数据构建数据集；数据集包括多个样本，每个样本包括位置信息和信号强度，信号强度为位置信息处的用户与基站之间的下行信号强度；步骤S30，构建基于深度神经网络的频谱测绘模型；将每个样本的位置信息转化为该样本位置到各个基站的距离和角度，作为频谱测绘模型的输入；频谱测绘模型包括卷积层、全连接层和ReLU激活函数；步骤S40，根据数据集对频谱测绘模型进行优化训练，得到目标频谱测绘模型；步骤S50，将目标区域位置数据输入目标频谱测绘模型，得到目标区域的频谱测绘图。
一种基于深度神经网络频谱测绘构建方法系统

[发明专利]一种基于语音频谱融合特征的手机来源识别方法-CN201710550925.7有效
发明人：王让定;裴安山;严迪群;金超;秦天芸 -专利权人：宁波大学
申请日： 2017-07-07 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G10L25/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语音频谱融合特征的手机来源识别方法，其对每个手机对应的语音库中的每个语音样本中的每帧进行快速傅里叶变换，获取每帧的前一半加1个频率点的频率值的幅值；然后根据频率值及幅值，获取每个语音样本的统计平均信息量特征、统计平均对数谱特征和统计平均相位谱特征，组成频谱融合特征；接着将所有手机对应的所有语音样本的频谱融合特征组成频谱融合特征矩阵；之后对频谱融合特征矩阵进行归一化和特征选择，得到最优特征矩阵，即获得每个语音样本的最终频谱融合特征；最后对所有语音样本的最终频谱融合特征进行模型训练和测试样本识别；优点是识别准确率高、稳定性好，且泛化能力强。
一种基于语音频谱融合特征手机来源识别方法

[发明专利]用于生成步态识别模型的方法和装置-CN201811463430.1在审
发明人：刘武;梅涛;程昱昊 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2018-12-03 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集合，其中，训练样本包括第一无线频谱、第二无线频谱和第三无线频谱，第一无线频谱和第二无线频谱为表征同一用户的步态的无线频谱，第一无线频谱和第三无线频谱为表征不同用户的步态的无线频谱；基于训练样本集合和预设的损失函数训练得到步态识别模型。
用于生成步态识别模型方法装置

[发明专利]语音识别方法、装置及相关设备-CN202111137838.1在审
发明人：付立;李萧萧;张政臣 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本公开提供一种语音识别方法、装置及相关设备，该方法包括：提取待测音频在不同时间区间对应的频谱特征矩阵；将所述频谱特征矩阵输入至预先训练的语音识别模型，获取作为所述待测音频识别结果的文本；其中，所述语音识别模型通过对多个样本频谱特征矩阵及其对应的样本语音识别结果和样本音素对齐结果训练获取；并且，所述样本语音识别结果为样本频谱特征矩阵通过所述语音识别模型获取的识别结果，所述样本音素对齐结果通过将所述样本频谱特征矩阵输入预先训练的声学模型获取。
语音识别方法装置相关设备

[发明专利]一种基于平均频谱测试ADC动态参数的方法-CN201310406729.4有效
发明人：虞致国;何芹;顾晓峰;赵琳娜 -专利权人：江南大学
申请日： 2013-09-09 - 公布日： 2013-12-18 - 主分类号： H03M1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于平均频谱测试ADC动态参数的方法。该方法基于ADC测试系统采集到的数字信号样本点来测试，包括以下步骤：初始化设置输入模拟信号源及采样时钟源的频率、谐波阶数、采集样本点组数和样本点大小；ADC性能测试程序接收采集的样本点，并对各组样本点分别进行预处理；选择合适的窗函数对指定样本点做截断处理；ADC性能测试程序对处理后的几组样本点分别进行FFT变换得到频谱图，并将得到的频谱图叠加求得平均频谱图；基于平均频谱图确定基波能量、谐波能量、直流能量及噪声能量本发明能快速、准确地检测ADC动态参数是否合格，有效抑制频谱泄露带来的测试误差。
一种基于平均频谱测试 adc 动态参数方法

[发明专利]控制阀开启度预测模型训练预测方法、装置、设备及系统-CN202210571532.5在审
发明人：宋立辉;李越;董社霞;韩子玞;程文佳;李强;褚建国;边杰;梁月松 -专利权人：中海油田服务股份有限公司
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及油气开采技术领域，具体涉及一种控制阀开启度预测模型训练预测方法、装置、设备及系统，控制阀开启度预测模型训练方法，包括：获取标注有控制阀开启度标签的样本声波信号，样本声波信号为流体流过控制阀的声波信号；提取样本声波信号的样本能量熵、样本信号平均振幅、样本短时能量、样本短时能量自相关系数、样本过零率、样本频谱流量和样本频谱滚边；将由样本能量熵、样本信号平均振幅、样本短时能量、样本短时能量自相关系数、样本过零率、样本频谱流量和样本频谱滚边构成的特征矩阵输入神经网络进行训练，得到控制阀开启度预测模型。
控制开启预测模型训练方法装置设备系统

[发明专利]语音合成方法及相关装置和电子设备、存储介质-CN202110768683.5在审
发明人：宋飞豹;江源;宋锐;侯秋侠 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G10L13/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种语音合成方法及相关装置和电子设备、存储介质，其中，语音合成方法包括：获取待合成文本的待合成音素；利用语音合成模型对待合成音素进行合成处理，得到合成音频；其中，语音合成模型是利用发言对象的样本数据训练预设语音网络而得到的，样本数据是利用发言对象的第一音频提取得到的，样本数据包括第一音频的样本音素序列以及第一音频的样本音频频谱和融合音频频谱，且样本音素序列包括若干样本音素，样本音频频谱包含若干样本音频帧，样本融合频谱是分别融合各个样本音素对应的样本音频帧而得到的
语音合成方法相关装置电子设备存储介质

[发明专利]语音转换模型训练方法、语音转换方法、装置及介质-CN202210897502.3在审
发明人：孙奥兰;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本申请涉及语音转换技术领域，提供了一种语音转换模型训练方法、语音转换方法、装置及介质，方法部分包括：通过编码器从预设语音样本中提取语音样本特征。然后基于预设掩码策略对语音样本进行解耦，得到的样本特征表示，将样本特征表示输入至生成器，令生成器根据样本特征表示重建语音样本梅尔频谱图，得到目标样本梅尔频谱图，根据目标样本梅尔频谱图和预设语音样本对应的原始样本梅尔频谱图通过预设掩码策略和预设对抗网络对语音样本特征进行解耦，提高了语音转换模型的鲁棒性，进而提高了训练效率。
语音转换模型训练方法装置介质

[发明专利]语音转换模型训练方法、语音转换方法、装置及介质-CN202310688583.0在审
发明人：张旭龙;王健宗;程宁 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G10L21/013 文献下载
摘要：本申请涉及语音转换技术领域，提供了一种语音转换模型训练方法、语音转换方法、装置及介质，方法部分包括：通过编码器从预设语音样本中提取语音样本特征。然后基于预设掩码策略对语音样本进行解耦，得到的样本特征表示，将样本特征表示输入至生成器，并训练生成器根据样本特征表示重建语音样本梅尔频谱图，得到目标样本梅尔频谱图，根据目标样本梅尔频谱图和预设语音样本对应的原始样本梅尔频谱图通过预设掩码策略和预设对抗网络对语音样本特征进行解耦，提高了语音转换模型的鲁棒性，进而提高了训练效率。
语音转换模型训练方法装置介质

[发明专利]基于语音增强算法的对抗样本攻击防御方法及装置-CN202010206879.0有效
发明人：李丽香;潘爽;彭海朋;李帅 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供基于语音增强算法的对抗样本攻击防御方法及装置，可以获取待识别语音样本与待识别语音样本的频谱特征；根据待识别语音样本的频谱特征，通过预设算法对待识别语音样本进行噪声频谱的计算，并利用计算得到的估计噪声频谱对待识别语音样本进行去噪，得到去噪后的语音样本，其中，算法包括基于连续最小值跟踪的谱减法与结合语音存在概率的对数最小均方误差算法MMSE算法；通过预先训练的语音识别模型对去噪后的语音样本进行识别，得到识别结果。从而通过获取待识别语音样本后对待识别语音样本进行去噪处理后，通过对去噪后的语音样本进行识别，增加语音识别准确率，提高防御对抗样本攻击的效率。
基于语音增强算法对抗样本攻击防御方法装置

[发明专利]一种非冗余的信号欠采样及频谱恢复方法-CN202310363811.7在审
发明人：杨志勃;曹佳辉;李浩琪;王增坤;吴淑明;金若尘;田绍华;陈雪峰;杨来浩 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本公开揭示了一种非冗余的信号欠采样及频谱恢复方法，包括如下步骤：S100：通过两路采样频率相同的均匀欠采样器对信号采样，获得欠采样样本数据；S200：基于欠采样样本数据计算自相关估计，以获得自相关估计样本，基于自相关估计样本计算多重相关估计，以获得均匀等间隔的多重相关估计样本；S300：对多重相关估计样本进行傅里叶变换得到多重相关频谱；S400：将多重相关频谱转换为信号的频谱；S500：基于多重相关估计样本计算多重相关矩阵；S600：将多重相关矩阵取代子空间类方法中的自相关矩阵，计算超分辨率的伪频谱。
一种冗余信号采样频谱恢复方法

[发明专利]钢卷端面的缺陷样本生成方法、模型训练方法、系统及电子设备-CN201910607465.6在审
发明人：张发恩;蒋晓路;黄家水;唐永亮 -专利权人：创新奇智(青岛)科技有限公司
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种钢卷端面的缺陷样本生成方法、模型训练方法、系统及电子设备，所述钢卷端面的缺陷样本生成方法通过获取一具有缺陷的钢卷端面图像，并获得对应的具有多个频谱值的第一频谱图，建立一经过所述第一频谱图中心的直线，所述直线可基于所述中心对多个频谱值进行遍历，计算出直线经过的多个频谱值的均值最大时对应的直线方向，将每一频谱值到所述直线的距离小于预设阈值的频谱值归零，获得所需钢卷端面缺陷训练样本。使获得的钢卷端面缺陷训练样本抑制了钢卷端面特征，加强了缺陷特征的语义信息，提高了对钢卷缺陷识别神经网络的训练的效率，减少训练所需的样本数量，降低训练成本。
频谱钢卷端面钢卷缺陷样本电子设备模型训练训练样本频谱图缺陷识别缺陷特征神经网络语义信息遍历归零预设样本图像

[发明专利]一种语音去噪方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010421248.0在审
发明人：邹佳宏 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本申请提供了一种语音去噪方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待去噪语音数据；提取待去噪语音数据的频谱图信息；将频谱图信息输入到预先训练好的神经网络模型中，得到频谱图信息对应的信噪比，其中，神经网络模型是基于标注有已知噪音数据的样本语音数据的样本频谱图信息和样本频谱图信息对应的样本信噪比训练得到的；基于频谱图信息对应的信噪比对待去噪语音数据进行去噪处理，得到去噪后的语音数据。训练神经网络模型时，所采用的样本语音数据中的噪音数据是已知的，从而训练后的神经网络模型可以准确地确定待去噪语音数据的频谱图信息对应的信噪比，且在不同语音环境中具有很强的鲁棒性，进而可以大大提高语音去噪效果
一种语音方法装置电子设备存储介质

[发明专利]频谱包络的样本值的基于上下文的熵编码-CN201911105761.2在审
发明人：弗洛林·基多;安德烈·尼德迈尔 -专利权人：弗朗霍夫应用科学研究促进协会
申请日： 2014-07-15 - 公布日： 2020-03-20 - 主分类号： G10L19/02 文献下载
摘要：通过结合一方面的频谱时间预测与另一方面的对残差进行基于上下文的熵编码，而特别地根据对当前样本值的频谱时间邻近区域中的频谱包络的成对的已编码/解码的样本值之间的偏差的测量，确定用于当前样本值的上下文，获得用于对频谱包络的样本值进行编码的改进概念一方面的频谱时间预测与另一方面的随着根据偏差测量的上下文的选择来对预测残差进行基于上下文的熵编码的结合与频谱包络的本质相协调。
频谱包络样本基于上下文编码

[发明专利]频谱包络的样本值的基于上下文的熵编码、解码的装置及方法-CN201480041809.7有效
发明人：弗洛林·基多;安德烈·尼德迈尔 -专利权人：弗朗霍夫应用科学研究促进协会
申请日： 2014-07-15 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G10L19/02 文献下载
摘要：通过结合一方面的频谱时间预测与另一方面的对残差进行基于上下文的熵编码，而特别地根据对当前样本值的频谱时间邻近区域中的频谱包络的成对的已编码/解码的样本值之间的偏差的测量，确定用于当前样本值的上下文，获得用于对频谱包络的样本值进行编码的改进概念一方面的频谱时间预测与另一方面的随着根据偏差测量的上下文的选择来对预测残差进行基于上下文的熵编码的结合与频谱包络的本质相协调。
频谱包络样本基于上下文编码