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]一种回声消除方法-CN202111277825.4有效
  • 刘文通;万东琴 - 成都启英泰伦科技有限公司
  • 2021-10-30 - 2023-05-12 - G10L21/0208
  • 一种回声消除方法,包括如下步骤:S1.通过麦克风阵列获取数字麦克风信号和数字参考信号;S2.将数字时域信号转换成频域信号;S3.对参考频域信号进行线性预测缓存和非线性扩展得到参考频域信号矩阵;S4.计算自相关对角化矩阵;S5.计算每个频点的回声消除增益向量,并对步骤S2得到的麦克风频域信号进行回声消除;S6.输出最终输出频域信号转化为时域信号。本发明与传统的回声消除方法相比,本发明有利于改善系统非线性失真对处理效果的影响,从计算原理上节约资源消耗,处理后的语音信号信噪比得到了有效提升,进而提高了回声消除效果。
  • 一种回声消除方法
  • [发明专利]基于深度学习大规模MIMO系统的叠加CSI反馈方法-CN201910135942.3有效
  • 卿朝进;蔡斌;阳庆瑶;万东琴;张岷涛 - 西华大学
  • 2019-02-25 - 2021-12-28 - H04B7/06
  • 本发明公开了基于深度学习大规模MIMO系统的叠加CSI反馈方法,用户端读取一段信道状态信息和一段上行数据;对信道状态信息扩频处理,得到扩频序列,对上行数据进行数字调制,得到上行调制序列;将扩频序列与上行调制序列进行加权叠加,得到叠加序列,用户端发射叠加序列,基站端接收得到接收序列;构建模型HDNet,模型HDNet包括信道状态信息估计模型和上行数据检测模型;初始化模型参数,离线训练模型HDNet,误差收敛后保存模型;在线接收信号,得到在线接收序列,根据在线接收序列,用训练好的模型HDNet恢复出信道状态信息的估计值,检测出上行数据的检测值。本发明的反馈不需要额外的频谱开销,可提高反馈CSI的恢复精度,并减小了系统的处理复杂度。
  • 基于深度学习大规模mimo系统叠加csi反馈方法
  • [发明专利]一种利用神经网络的语音活性检测方法-CN202110979720.7有效
  • 万东琴;胡岸;刘文通;曾帆 - 成都启英泰伦科技有限公司
  • 2021-08-25 - 2021-11-09 - G10L25/81
  • 一种利用神经网络的语音活性检测方法,包括模型训练过程和语音活性检测过程;所述模型训练过程包括以下步骤:S1.对用于训练的纯净语音确定端点检测标签;S2.对纯净语音进行随机加噪,构造训练集;S3.逐帧处理,提取训练集中的多阶多分辨率耳蜗图特征向量;S4.构建多层门控制循环单元网络,利用训练集对其进行训练,得到多层门控制循环单元成熟模型,利用成熟模型进行语音活性检测。本发明利用神经网络良好的分类性能,提取带噪语音的特定特征,并通过预先训练好的神经网络模型,对语音以及噪声进行初步分类并求得一个语音存在概率;通过状态机对获得的语音存在概率进行后处理,从而得到一个平滑且相对准确的语音活性检测标识。
  • 一种利用神经网络语音活性检测方法
  • [发明专利]一种联合去混响的回声消除方法-CN202110951649.1有效
  • 刘文通;曾帆;胡岸;万东琴 - 成都启英泰伦科技有限公司
  • 2021-08-19 - 2021-10-29 - G10L21/0208
  • 一种联合去混响的回声消除方法,包括如下步骤:S1.利用麦克风阵列和音频播放装置分别获取模拟麦克风信号和模拟参考信号,通过ADC分别转化为数字麦克风信号和数字参考信号;S2.通过短时傅里叶变换将接收的数字麦克风信号和数字参考信号每个声道的时域信号分解成多个频点的频域信号,得到频域麦克风信号和频域参考信号;S3.将当前帧和当前帧的若干过去帧的频域麦克风信号和频域参考信号作为缓存的频域信号存储到联合预测缓存器中;S4.通过自适应滤波器对联合预测缓存器中缓存的频域信号进行滤波,并对其中的频域麦克风信号进行回声消除。本发明方案利用联合去混响的回声消除算法,可有效改善回声消除效果,提升语音交互质量。
  • 一种联合混响回声消除方法
  • [发明专利]基于深度学习的叠加编码CSI反馈方法-CN201910442100.2有效
  • 卿朝进;蔡斌;阳庆瑶;万东琴;张岷涛;郭奕 - 西华大学
  • 2019-05-24 - 2021-06-04 - H04B7/0417
  • 本发明公开了一种基于深度学习的叠加编码CSI反馈方法,包括:a:用户端:(a1)用户端读取信道状态信息和上行用户序列;(a2)对信道状态信息进行扩频处理,得到扩频序列;(a3)将扩频序列与上行用户序列进行加权叠加,得到叠加序列;(a4)用户端发射叠加序列。b:基站端:(b1)基站接收得到接收序列;(b2)基站利用训练得到的多任务神经网络恢复信道状态信息和上行用户序列。与非叠加编码CSI反馈相比,本发明完全避免了上行带宽资源占有;与叠加编码CSI反馈相比,本发明可提高CSI恢复精度,提高上行用户序列检测性能;同时,本发明还可简化系统架构,降低系统的处理复杂度。
  • 基于深度学习叠加编码csi反馈方法
  • [发明专利]一种基于心理声学模型的LSTM语音增强方法-CN202011418803.0在审
  • 万东琴;何云鹏;许兵 - 成都启英泰伦科技有限公司
  • 2020-12-07 - 2021-01-08 - G10L21/02
  • 一种基于心理声学模型的LSTM语音增强方法,包括以下步骤:S1.对输入的PCM信号进行VAD处理,判断其是否为语音信号;S2.如是语音信号,对语音信号进行特征处理,得到特征信号;S3.将特征信号经过心理声学模型处理,得到声学特征信号;S4.将声学特征信号经过LSTM网络处理,得到增强语音信号;S5.对增强语音信号做ASR处理,实现语音识别。本发明方案利用心理声学模型对带噪信号进行处理,消除冗余成分,降低网络的数据处理量;同时,相较于全连接的语音增强网络,本发明方案采用的LSTM网络可联系上下文信息,进一步提升语音的增强性能,从而提升语音识别率。
  • 一种基于心理声学模型lstm语音增强方法
  • [发明专利]基于信号检测与支撑集辅助的叠加CSI反馈方法-CN201910127230.7有效
  • 卿朝进;阳庆瑶;蔡斌;万东琴;张岷涛 - 西华大学
  • 2019-02-20 - 2020-12-29 - H04B1/69
  • 本发明公开了基于信号检测与支撑集辅助的叠加CSI反馈方法,发送端:将索引序列压缩序列y和稀疏度K构成信息序列X;将信息序列X进行量化、调制以后得调制序列R;将调制序列R进行扩频处理,得扩频序列L;将扩频序列L与数据序列S加权叠加后得到发送序列T发送;接收端:接收端接收到发送信号Y,利用解扩频技术得带噪调制序列利用最小均方误差检测技术,恢复调制序列R;将调制序列R解调并映射回信息序列X,利用信息序列X恢复出索引序列A(2)、压缩序列y和稀疏度K;利用干扰消除思想以及最小均方误差检测技术,恢复数据序列S;接收机利用索引序列A(2)、压缩序列y、测量矩阵Φ和稀疏度K重构CSI。本发明不占用系统带宽资源,改善数据序列解调的误码率性能,改善反馈CSI的重构精度。
  • 基于信号检测支撑辅助叠加csi反馈方法
  • [发明专利]一种压缩叠加序列CSI反馈方法-CN201810494993.0有效
  • 卿朝进;阳庆瑶;万东琴;王维;蔡曦 - 西华大学
  • 2018-05-22 - 2020-11-24 - H04L1/00
  • 本发明提供了一种压缩叠加序列CSI反馈方法,该方法包括:构建位置序列,记录CSI中非零元素和零元素的位置索引;对CSI进行单比特压缩感知量化,得到比特信息;将位置序列、比特信息和稀疏度构成比特序列;将比特序列进行扩频处理,得到扩频数据序列,然后尾部添零后形成扩展序列;扩展序列和数据序列加权处理后叠加为发送序列;接收机接收到发送序列,并利用解扩技术恢复出比特序列,继而恢复出位置序列、比特信息和稀疏度;接收机利用位置序列、比特信息和稀疏度重构CSI。本发明的优点在于:改善反馈所需的比特开销;降低了系统带宽开销,同时还改善CSI反馈的精度。
  • 一种压缩叠加序列csi反馈方法
  • [发明专利]叠加特征信息辅助的单比特音频压缩传输与重构方法-CN201910193583.7有效
  • 卿朝进;万东琴;阳庆瑶;蔡斌;郭奕;张岷涛 - 西华大学
  • 2019-03-14 - 2020-09-22 - G10L19/00
  • 本发明公开了叠加特征信息辅助的单比特音频压缩传输与重构方法,步骤S1:对稀疏的音频信号进行特征处理,得到特征信息;步骤S2:对特征信息进行扩频处理,得到扩频特征向量;步骤S3:对稀疏的音频信号进行单比特压缩处理,得到1‑bit压缩信号;步骤S4:将扩频特征向量和1‑bit压缩信号进行加权叠加处理,得到发送信号;步骤S5:将发送信号发送出去,在接收端对发送信号接收,接收信号为带噪信号;步骤S6:对带噪信号进行恢复处理,得到恢复特征信息和恢复1‑bit压缩信息;步骤S7:利用恢复特征信息辅助重构算法,重构出稀疏音频信号,解决了在不增加传输系统频谱资源的情况下,有效提高单比特音频信号的重构精度。
  • 叠加特征信息辅助比特音频压缩传输方法
  • [发明专利]一种基于叠加序列的语音信号压缩存储与重构方法-CN201810497026.X有效
  • 卿朝进;万东琴;阳庆瑶;王维;郭奕 - 西华大学
  • 2018-05-22 - 2020-08-25 - G10L19/00
  • 本发明公开了一种基于叠加序列的语音信号压缩存储与重构的方法,包括:读取稀疏语音信号,利用非零元素和零元素位置索引构建原始索引序列,存储稀疏语音信号的稀疏度;对稀疏语音信号进行压缩处理,生成压缩信号序列;截取原始索引序列的部分序列作为索引序列,经过编码、转化、扩频等处理生成扩频索引序列;将扩频索引序列与压缩信号序列分别加权、叠加后生成存储序列进行存储;对存储序列做解扩处理,得到转化索引序列和压缩信号序列;将转化索引序列经过数据还原、解码,还原出索引序列;根据索引序列构造支撑集合,并重构出稀疏语音信号。本发明优点在于:在不增加存储资源的情况下,有效提高语音信号的重构精度。
  • 一种基于叠加序列语音信号压缩存储方法
  • [实用新型]婴儿尿液检测系统-CN201920253593.0有效
  • 卿朝进;刘利文;万东琴;张岷涛 - 西华大学
  • 2019-02-28 - 2020-03-17 - A61B10/00
  • 本实用新型公开了一种婴儿尿液检测系统,包括:收集环节将婴儿尿液收集并储存,检测环节通过HR202湿度传感器与GY‑MCU90615温度传感器对婴儿尿液进行相关指标检测,控制环节通过STM32系统对尿液的相关指标进行具体化处理,通信环节通过ESP8266模块将处理后的指标数据上传到无线终端,电源环节为各个环节提供持续稳定的电能。根据本实用新型实施案例的方案,能够在远程监控检测并收集婴儿的尿液,降低人力物力的消耗,为目标群体提供更多的保障。
  • 婴儿尿液检测系统
  • [发明专利]一种基于双摄像头的录像方法、终端及计算机可读介质-CN201710515398.6有效
  • 万东琴 - 努比亚技术有限公司
  • 2017-06-29 - 2020-02-11 - H04N5/76
  • 本发明公开了一种基于双摄像头的录像方法、终端及计算机可读介质,涉及终端设备技术领域,所述基于双摄像头的录像方法包括:将基于双摄像头的录像时长分为多个相邻的第一录制时间段和第二录制时间段;控制所述第一摄像单元在所述第一录制时间段内录制,得到第一视频;控制所述第二摄像单元在所述第二录制时间段内录制,得到第二视频;根据所述第一摄像单元和所述第二摄像单元拍摄角度偏移量对所述第一视频和所述第二视频进行合成。本发明提供的一种基于双摄像头的录像方法、终端及计算机可读介质,采用双摄像头间隔拍摄、合成,在延长基于双摄像头的录像时间的同时能保护感光元器件避免高温损坏。
  • 一种基于摄像头录像方法终端计算机可读介质
  • [发明专利]一种控制终端的方法和终端-CN201710768436.9有效
  • 万东琴 - 努比亚技术有限公司
  • 2017-08-31 - 2019-10-29 - H04R1/10
  • 本发明实施例公开了一种控制终端的方法和终端,所述耳机包括位于左听筒上的第一部件,和位于右听筒上的第二部件;该方法包括:通过检测所述第一部件和所述第二部件之间的导通电流,确定所述耳机的状态信息;或者通过检测所述第一部件的接触信号和所述第二部件的接触信号,确定所述耳机的状态信息;获取所述耳机的状态信息;当所述耳机处于使用状态时,控制所述终端输出或接收音频信号;当所述耳机处于空闲状态时,控制所述终端停止输出或停止接收音频信号。如此,通过耳机上配置的第一部件和第二部件检测耳机的状态信息,根据确定的状态信息实现终端对音频信号的自动控制,提升了耳机对终端控制的智能化。
  • 一种控制终端方法

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