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]音频编解码方法-CN200810232760.X无效
  • 马鸿飞;郭小川;熊静;徐雅俊;吴礼仲 - 西安电子科技大学
  • 2008-12-22 - 2009-05-20 - G10L19/00
  • 采用时频变换与频域滤波方法或时域滤波与时频变换方法,分析音频信号,得到频域信号;将频域信号分割成低频和高频信号,分别对低频信号进行直接编码和对高频进行参数编码;然后用解码低频信号和解码高频重构高频信号;再将解码低频信号与重构高频信号重组得到重构频域信号;最后采用频域逆滤波与时频反变换的方法或时频反变换与时域逆滤波的方法,得到重构音频信号。本发明消除了频域信号中的多余度,提高了音频编码的压缩比、信道利用率和音频传输质量,用于多媒体通信和消费类电子设备。
  • 音频解码方法
  • [发明专利]音频编解码器-CN200810232759.7无效
  • 马鸿飞;宋少鹏;李倩;柳巍;郝晓锋;彭凯;李双阳;张圣钦 - 西安电子科技大学
  • 2008-12-22 - 2009-05-20 - G10L19/00
  • 该编码器主要由时频分析单元、感知模型单元、感知参数编码和解码单元、频域感知滤波单元、分析与编码单元及合路单元电连接组成;该解码器主要由分路单元、感知参数编解码单元、解码与合成单元、频域感知逆滤波器单元和时频合成单元电连接组成所述的音频编解码器在频域对音频信号进行压缩编码,其中分析与编码单元利用高频信号与低频信号之间的相关性,对高频信号进行参数编码;所述的解码与合成单元利用高频参数对高频进行复制和重构本发明消除了频域信号中的多余度,提高了音频编码的压缩比、信道利用率和音频传输质量,用于多媒体通信和消费类电子设备。
  • 音频编解码器
  • [发明专利]基于时频域掩蔽效应的跨域语音鉴伪方法和系统-CN202310594379.2在审
  • 龙艳花;李靖;李轶杰 - 上海师范大学;云知声智能科技股份有限公司
  • 2023-05-25 - 2023-07-21 - G10L17/08
  • 本发明提供了一种基于时频域掩蔽效应的跨域语音鉴伪方法和系统,该方法包括:将真假语音训练样本输入端到端模型进行特征提取,得到特征,对特征进行时频域注意力机制处理得到时频域特征权重值;根据时频域特征权重值对特征进行校正,分别对时间帧校正特征和子带校正特征进行时频域掩蔽处理,得到时域掩蔽特征和频域掩蔽特征;将时域掩蔽特征、频域掩蔽特征和特征进行特征融合,得到融合特征,根据融合特征对端到端模型进行训练;将待测试语音输入训练后的端到端模型进行语音鉴伪本发明能有效地模拟人耳的时域掩蔽效应和频域掩蔽效应,以实现根据人耳的听觉感知原理进行语音鉴伪的效果。
  • 基于时频域掩蔽效应语音方法系统
  • [发明专利]一种基于频域滤波的深度伪造检测方法-CN202210229571.7在审
  • 李育才;王波;宋增人 - 大连理工大学
  • 2022-03-09 - 2022-07-15 - G06T7/00
  • 一种基于频域滤波的深度伪造检测方法,属于图像分类的技术领域,包括预处理模块和分类模块,包括如下步骤:通过对图像进行哈尔小波变换,得到图像的低频信息图;将原图的灰度图和低频信息图做运算,得到原图的中高频信息图;分类模块中,将原图和中高频信息图拼接之后输入卷积神经网络进行分类处理。通过哈尔小波变换和来得到图像的中高频域的特征,从而在频域中挖掘因为图像压缩导致的RGB域中被削弱或者污染的伪造痕迹,提高检测方法在检测压缩图像时的精度。将RGB图像和高频图像拼接起来作为卷积神经网络的输入,充分利用RGB域丰富的语义信息和中高频域的细节纹理信息,使检测方法对图像压缩拥有很好的鲁棒性。
  • 一种基于滤波深度伪造检测方法
  • [发明专利]一种基于频域的无人机图像盲超分辨率重建方法-CN202310355128.9在审
  • 易尧华;杨博豪;韦豪东;周颖;甘朝华;余长慧 - 武汉大学
  • 2023-04-04 - 2023-08-08 - G06T3/40
  • 本发明涉及图像超分辨率重建领域,具体基于一种基于频域的航拍图像盲超分辨率方法,包括以下步骤:首先获取高清航拍图像数据集,构建低质图像退化模型,并将所构建的图像退化模型应用于高清航拍图像,生成高清‑低质图像对仿真数据集然后,构建基于频域的深度学习超分辨率网络模型,利用仿真数据集对深度学习网络模型进行训练。最后,将低分辨率航拍图像输入到训练好的频域网络中,重建出高清图像。本发明提供一种基于频域的航拍图像盲超分辨率方法,基于频域的网络模型更容易提取空间域中不易提取的噪声、模糊等全局特征,能够提高在复杂干扰下航拍场景图像的超分重建能力,提高了超分模型的普适性。
  • 一种基于频域残差无人机图像分辨率重建方法
  • [发明专利]基于锥形密集网络的语音超分辨率方法-CN202210663104.5在审
  • 杨俊美;彭一鸣;林灏森;陈习坤 - 华南理工大学
  • 2022-06-13 - 2022-10-18 - G10L21/003
  • 本发明公开了一种基于锥形密集网络的语音超分辨率方法,包括:获取原始低分辨率语音信号LR;构建锥形密集网络,锥形密集网络包括三个特征提取及融合分支EFB和一个主干融合分支,三个特征提取及融合分支分别专注于低分辨率语音信号的不同特征进行语音超分辨率建模,提取原始语音信号的频域的幅值特征、频域的相位特征和时域像素点位特征,最终由主干融合分支各个层次及各种类型的特征图谱,最终输出高分辨率语音信号HR。本发明方法引入了密集块,设计了锥形密集网络,该网络以较低的参数量在频域和时域指标方面取得优于主流算法的语音超分辨率恢复效果。
  • 基于锥形密集网络语音分辨率方法

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