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[发明专利]一种基于电网频率的事件相机与光学相机时钟同步方法-CN202310629904.X在审
发明人：张海剑;吴思瑾;方建;徐乐轩;左世玉;余磊 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04J3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于电网频率的事件相机与光学相机时钟同步方法，步骤包括：1)提取光学相机记录的电网频率信号；2)提取事件相机记录的电网频率信号；3)采用线性归一化将提取的电网频率信号映射至相同范围；4)计算归一化后两个电网频率信号的互相关函数；5)获取互相关函数最大值点的坐标进行时间变换，变换结果即为事件流与视频图像帧输出的时间差值。本发明通过提取电网频率信号实现不同相机之间高精度的时钟同步，解决了当前由不同设备采集数据时无法高精度有效的时钟同步的问题。该方法不受视场差的影响，普遍适用于含有电网频率信号的事件流与视频图像帧数据，并可灵活的扩展到多相机应用场景，实现多个不同设备之间的高精度时钟同步。
一种基于电网频率事件相机光学时钟同步方法

[发明专利]基于电网频率谐波信息融合的音频取证方法-CN202310620145.0在审
发明人：张海剑;左世玉;方建;吴思瑾 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于电网频率谐波信息融合的音频取证方法，步骤如下：其主要步骤包括：1)从目标音频中提取电网频率的多阶谐波的样本数据；2)对步骤1的样本数据进行预处理；3)计算各个谐波的去片段率，并确定主谐波和可选谐波；4)确定主谐波的可补区间；5)在每个可补区间，判断可选谐波是否存在片段；6)计算每个可补区间的最长可补片段，并拼接到主谐波上；7)将上一步得到的结果与参考数据库中的真实电网频率信号进行匹配，选出相关系数最大的一段参考信号，其对应的时间认为是目标音频的录制时间。本发明通过电网谐波带来的更多电网频率信息，能够使融合后的信号更加贴近参考信号，从而在音频取证上获得更加准确的结果。
基于电网频率谐波信息融合音频取证方法

[发明专利]基于TS-VAD的通用语音提取方法-CN202310135769.3在审
发明人：张海剑;左世玉;张吴胜 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G10L17/02 文献下载
摘要：本发明公开了基于TS‑VAD的通用语音提取方法，包括：1)预训练的多尺度编码器对输入的混合录音和参考语音进行特征转换。2)预训练的嵌入提取出目标对象的嵌入向量。3)预训练语音提取网络建立目标语音的掩蔽。4)预训练多尺度语音解码器恢复目标语音波形。5)预训练后，固定预训练网络的多尺度编码器、嵌入向量提取网络和部分语音提取网络，6)微调网络的目标语音检测部分实现TS‑VAD概率向量估计。7)微调网络的目标语音提取部分估计出目标语音向量。8)微调网络二值化TS‑VAD概率向量，并与估计的目标语音向量相乘，得到最终输出语音。本发明在通用语音提取方面具有准确性，鲁棒性，并且在目标对象缺席的情况下能够有效地抑制静音对模型的负面影响。
基于 ts vad 通用语音提取方法

[发明专利]基于DPRNN-Ext的单通道端到端语音提取方法-CN202310135796.0在审
发明人：张海剑;左世玉;张吴胜 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G10L21/0272 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DPRNN‑Ext的单通道端对端语音提取方法，采用双路径循环神经网络作为目标语音提取主网络，其步骤主要包括：1)卷积编码器将目标对象的参考语音信息和输入的多人混合录音转为可以进行深度学习的语音特征。2)通过嵌入提取网络对上一步得到的目标对象的参考语音特征进行转化，得到能够体现目标对象声纹信息的嵌入向量。3)目标语音提取主网络结合嵌入向量和第1步得到的多人混合录音的语音特征，进行目标语音特征的学习。4)解码器将上一步得到的目标语音特征进行转化，得到目标对象的语音信息。本发明在目标语音信息提取方面具有准确性、稳定性与及时性，并且在不同目标人条件下具有可观的泛化能力。
基于 dprnn ext 通道端到端语音提取方法