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[发明专利]一种基于逐级幅度补偿网络的单通道语音增强方法-CN202310969308.6在审
发明人： 叶中付;陈雯卓 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G10L21/0216 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于逐级幅度补偿网络的单通道语音增强方法，采用一种基于编码器‑解码器的三分支结构，分别为幅度谱估计支路、复数谱细化支路和时域波形校正支路。利用幅度谱估计支路滤除主要的噪声成分，复数谱细化支路补绘缺失的细节，隐式估计相位信息的基础上，利用时域波形对两个支路进行校正。为了充分利用三个支路的信息，在本发明中，提出跨域信息融合模块，并嵌入到三个分支中，逐步提取和融合三个分支的特征，对幅度谱估计支路和复数谱细化支路的信息进行校正和幅度补偿。本发明能够有效地弥补幅度和相位之间的隐含补偿效果，提高语音信号的质量和可理解性，优于目前最先进的跨域语音增强方法和以往的先进系统。
一种基于逐级幅度补偿网络通道语音增强方法

[发明专利]一种基于波形频谱融合网络的单通道语音增强方法-CN202310798343.6在审
发明人： 叶中付;于润祥 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G10L21/0232 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于波形频谱融合网络的单通道语音增强方法，用来弥补频域目标解耦方法缺乏对于波形表示的利用，使得神经网络无法学习时域和频域之间的互补优势的问题。为了充分利用波形域和频域这两个域的信息，本发明提出了轻量级语义聚合模块融合了两条支路的跨域特征，并通过因果形式的互注意力机制生成层级掩码张量。同时，本发明提出了双路径循环神经网络结构嵌入到神经网络中，以建模波形域帧间的长程上下文相关性和频域帧内的长程上下文相关性。本发明在语音质量和可理解性方面优于目前最先进的目标解耦型语音增强方法和以往的先进系统。
一种基于波形频谱融合网络通道语音增强方法

[发明专利]一种快速的NC-OFDM通信资源分配方法-CN202210354344.7有效
发明人： 叶中付;杨会超 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H04B17/382 文献下载
摘要：本发明公开了一种快速的NC‑OFDM通信资源分配方法，包括：步骤1、根据频谱感知的信道状况结果以及传输的误比特率要求，计算每个子信道传输1比特数据需要的功率；步骤2、根据步骤1中得到每个子信道传输1比特数据需要的功率，基于门限比较准则，挑选出实际传输数据的子信道；步骤3、基于注水思想进行初始化步骤2中的子信道的比特功率分配，将子信道初始化分配的比特数向下取整并重新计算子信道分配的功率，得到实际传输子信道的比特功率初始分配结果；步骤4、基于步骤3中子信道比特数向下取整前后对应的功率，计算子信道功率差值，选择出功率差值最小的子信道，将剩余功率一次性全部分配到该子信道，完成最终的比特功率的分配。该方法可以实现快速有效的比特功率分配，提高了资源分配的效率。
一种快速 nc ofdm 通信资源分配方法

[发明专利]一种基于事件相机的孤立手语词识别方法-CN202310209717.6在审
发明人： 叶中付;施琦;张越一 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及以一种基于事件相机的孤立手语词识别方法，该方法包括：使用事件相机翻拍孤立手语词视频获得孤立手语词事件流，按固定时间窗长切片处理获得事件流切片，设计基于事件驱动的采样算法对事件流切片采样得到关键帧，以体素网格形式表征关键帧得到低速和高速关键帧张量，输入包含高低速运动信息融合模块和时序移位模块的卷积神经网络中分类实现对孤立手语词的识别。本发明结合事件相机的特点，充分提取孤立手语词事件流中的关键帧信息和高速运动信息，有效缓解了基于传统相机的识别方法其效果受限于视频信息冗余、运动模糊的问题，进而提升识别效率和准确率。
一种基于事件相机孤立语词识别方法

[发明专利]针对高斯噪声中非高斯信号的稳健自适应波束形成方法-CN202010448392.3有效
发明人： 叶中付 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-05-25 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对高斯噪声中非高斯信号的稳健自适应波束形成方法，该方法首先对阵列接收信号的四阶累积量矩阵对角线加载，基于对角线加载的Capon四阶空间谱，通过一系列过程重建出更精确的期望信号和干扰的导向矢量，并生成虚拟信号协方差矩阵、虚拟干扰协方差矩阵；接着对阵列接收信号，计算局部的Capon空间互功率谱，估计出噪声协方差矩阵；最后利用获得的期望信号导向矢量、虚拟干扰协方差矩阵和噪声协方差矩阵获得最佳权矢量，对阵列接收信号形成稳健的自适应波束输出。该方法联合利用了Capon四阶空间谱和Capon空间互功率谱以及对角线加载和邻域寻优技术，获得更精确有效的期望信号的导向矢量、干扰加噪声协方差矩阵，提升了自适应波束器的稳健性。
针对噪声中非信号稳健自适应波束形成方法

[发明专利]一种基于互质阵结构的稳健自适应波束形成方法-CN202211501635.0在审
发明人： 叶中付;郭佳愉;黄心月 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： H04B7/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于互质阵结构的稳健自适应波束形成方法，首先构造互质阵来计算采样协方差矩阵；再进行向量化、去冗余、元素重排、插值后对应得到带有空洞的虚拟协方差矩阵，进而求出补全虚拟协方差矩阵；在期望信号角扇区谱峰搜索得到期望信号入射角，求解构造的指示函数的零点，得到正交基；利用正交基构造投影矩阵对补全虚拟协方差矩阵投影，并对应得到互质阵的干扰噪声协方差矩阵，近似计算出干扰噪声协方差矩阵的逆；求解期望信号所在的空间得到期望信号的估计导向矢量；利用干扰噪声协方差矩阵的逆和期望信号的估计导向矢量计算波束形成器的权矢量，得到具有稳健自适应的波束形成器。
一种基于互质阵结构稳健自适应波束形成方法

[发明专利]一种基于投影矢量元素求和与乘积的阵列测向方法-CN202211527042.1在审
发明人： 叶中付;黄心月 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于投影矢量元素求和与乘积的阵列测向方法，包括：在有限快拍情况下，对阵列输出样本协方差矩阵进行特征分解，获得估计的信号子空间和噪声子空间；将扫描方向矢量分别向估计的信号子空间和噪声子空间投影得到信号投影矢量和噪声投影矢量；根据信号投影矢量各元素的数值特征，构造信号子空间的空间谱函数；根据噪声投影矢量各元素的数值特征，构造两种噪声子空间的空间谱函数；综合利用信号部分空间谱函数和噪声部分空间谱函数，以进一步提升角度分辨能力并保持较高的估计精度为目的，设计两种目标函数的最终形式，同时整体算法保持较低的计算复杂度。通过充分挖掘样本协方差矩阵的数值特征并进行实验验证，所提出的算法尤其适用低信噪比，小快拍以及邻近信源的情形。
一种基于投影矢量元素求和乘积阵列测向方法

[发明专利]智能反射面辅助通信系统信道估计方法、设备和存储介质-CN202211333018.4在审
发明人： 叶中付;董昊阳 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： H04B17/309 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能反射面辅助通信系统信道估计方法、设备及存储介质，属于通信系统领域，方法包括：步骤一：获取信道估计参数，包括：接收信号矩阵Y、导频矩阵和相移矩阵并设定最大迭代次数It，终止门限ξt，分布的参数{a,b,c,d,e,f}；步骤二：初始化分组系数ωk，迭代计数it，以及信道估计qm；步骤三：通过变分贝叶斯期望最大化算法，依次更新参数β，μms，lnπks，ln(1‑πk)s，γ，φm,ks，令it＝it+1，qm(it)＝μm；步骤四：迭代终止条件判断，如果it＜It且则返回步骤四；如果it≥It或则终止迭代；步骤五：输出估计参数，包括信道向量估计结果qm和分组结果zm。该方法能提升信道估计精度以及能对信道进行分组。
智能反射辅助通信系统信道估计方法设备存储介质

[发明专利]一种基于单目RGB图像的三维手部姿态估计方法-CN202211255461.4在审
发明人： 叶中付;田瑞田 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单目RGB图像的三维手部姿态估计方法，设计了一种可以显式引入手部固有骨架结构的特征增强方法，来对待估计关节点利用关联信息自适应地增强其特征，以最终提升手部姿态估计的准确性。所设计的方法如下：首先利用卷积神经网络对输入的手部图像提取关节点级语义特征和骨骼级语义特征，并利用特征融合模块跨语义聚合两种特征；之后特征自适应增强模块可以对每个关节点利用与之的关联信息自适应地增强其相关特征；然后经过输出层得到关节点二维热力图和相对深度图，同时采用了一种多阶段优化的策略不断细化二维热力图与深度图来估计出更精确的手部二维关节点坐标和相对深度，最后利用相机参数计算出最终的手部三维坐标信息。
一种基于 rgb 图像三维姿态估计方法

[发明专利]基于扫描方向矢量与特征矢量内积的阵列超分辨测向方法-CN202211199306.5在审
发明人： 叶中付 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明涉及基于扫描方向矢量与特征矢量内积的阵列超分辨测向方法，从阵列协方差矩阵获得信号子空间和噪声子空间的特征矢量后，首先计算扫描方向矢量与所有特征矢量内积模值；第二，基于扫描方向矢量与信号子空间特征矢量内积模值，构建子目标函数；第三，基于扫描方向矢量与噪声子空间特征矢量内积模值，构建子目标函数；第四，结合上述两个子目标函数，构建新的超分辨测向目标函数；第五，形成空间谱图，从中估计出信号入射方向的候选角度；第六，剔除估错的候选角度，获得信号的入射方向角度估计值。本发明综合利用信号子空间和噪声子空间的正交性、信号方向矢量与信号子空间的等价性，构建新的超分辨测向目标函数，能够获得超高测向分辨率。
基于扫描方向矢量特征内积阵列分辨测向方法

[发明专利]一种基于渐进式融合校正网络的单通道语音增强方法-CN202210885817.6在审
发明人： 叶中付;于润祥;赵紫微 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G10L21/0224 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于渐进式融合校正网络的单通道语音增强方法，用来弥补双支路幅度谱与复数谱单通道语音增强方法由于交互信息利用不足，使得各分支机构缺乏补偿和整改能力的问题。渐进式融合校正网络是一种基于编码器‑解码器的双分支结构，具有交互式的改进的实数和复数变换模块。在本发明中，提出融合整流块并嵌入到两个分支中，逐步提取和融合两个分支的特征，对每个分支的信息进行校正。交互式时频改进的实数复数变换模块可以更好地利用时频域的长期相关性。本发明在语音质量和可理解性方面优于目前最先进的双分支语音增强方法和以往的先进系统。
一种基于渐进融合校正网络通道语音增强方法

[发明专利]一种基于交互性时频注意力机制的单通道语音增强方法-CN202210885819.5在审
发明人： 叶中付;于润祥;赵紫微 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G10L21/0224 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于交互性时频注意力机制的单通道语音增强方法，采用复数形式的Transformer模型分别在时域、频域、通道域捕捉语音信号中长期的上下文关系，这既弥补了以往神经网络在时域捕捉长期上下文信息能力的不足，又通过频域注意力机制捕捉不同频带之间的相互关系，还利用复数形式的注意力机制取代了传统实数形式的注意力机制同时对幅度和相位进行增强；在时域注意力机制模块与频域注意力机制模块之间引入交互模块，从时域或者频域注意力分支中提取相关信息添加到另一分支中，弥补两个分支学习后的特征图的缺失；本发明既可以在没有特征缺失的情况下建模不同通道之间的相关性，又在两级Transformer模块之间引入残差连接，减小了训练过程中的梯度消失问题。
一种基于交互性时频注意力机制通道语音增强方法

[发明专利]一种在双变换域上的单通道语音分离方法-CN202010492043.1有效
发明人： 叶中付;穆罕默德·伊姆兰·侯赛因 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-06-03 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G10L19/02 文献下载
摘要：本发明提供一种在双变换域上的单通道语音分离方法，对每一个说话人的训练语音做双树复数小波变换得到一组子带信号，对每一个子带信号做短时傅里叶变换得到其时频谱，并利用稀疏非负矩阵分解方法获得该语音的基矩阵；对多个说话人的混合语音做双树复数小波变换和短时傅里叶变换，获得每个子带信号时频谱，提取其幅度，并在各个说话人语音的基矩阵上分解得到相应的权矩阵，通过各个说话人语音的基矩阵和权矩阵，得到该子带各个语音时频谱幅度的初始分离，进一步利用掩码得到该子带各个语音时频谱的最终估计，做短时傅里叶逆变换和双树复数小波逆变换，得到分离后的各个语音信号。
一种变换通道语音分离方法

[发明专利]一种半监督瞬态噪声抑制方法-CN202010548061.7有效
发明人： 叶中付;瑞兹万.乌拉赫 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G10L21/0208 文献下载
摘要：本发明提供一种半监督瞬态噪声抑制方法。训练阶段，首先构建说话人干净语音和在瞬态噪声环境中的带噪语音训练数据集；然后对干净语音做短时傅里叶变换得到其时频谱，利用稀疏非负矩阵分解获得干净语音的基矩阵；接着对带噪语音做短时傅里叶变换得到其时频谱，将最优修正对数谱幅度估计算法用于提取噪声，基于相关系数的判决获得更干净的噪声，利用稀疏非负矩阵分解获得瞬态噪声的基矩阵；增强阶段，对带噪语音做短时傅里叶变换获得时频谱，在干净语音基矩阵和瞬态噪声基矩阵上分解得到相应的权矩阵，通过基矩阵和权矩阵得到语音和噪声时频谱幅度的初始估计，利用掩码得到语音时频谱的最终估计，做短时傅里叶逆变换，得到抑制噪声后的时域语音。
一种监督瞬态噪声抑制方法

[发明专利]一种基于异型双麦克风阵列的儿童声音特征检测方法-CN202010719147.1有效
发明人： 叶中付 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G10L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异型双麦克风阵列的儿童声音特征检测方法，包括：训练阶段，按区域、性别、年龄和发音能力类别设计发音语言库；构建各个类别儿童声音的训练集；在时频谱上学习各个类别儿童的声音字典。检测阶段，按测试儿童区域、性别、年龄类别，从发音语言库中选择适当内容；采用异型双麦克风阵列，引导儿童发音，进一步处理获得其连续语音；然后对其进行短时傅里叶变换，提取时频谱的幅度，将其在同区域、同性别、同年龄的各级别发音能力声音字典上进行投影，用得到稀疏表示系数重建相应的声音，根据重建声音误差的最小值给出该儿童发音能力的级别。考虑到陪测人员引导儿童发音带来的干扰，采用了骨导麦克风和普通型麦克风结合的异型双麦克风阵列系统采集声音。
一种基于异型麦克风阵列儿童声音特征检测方法

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