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[发明专利]基于矩阵重构二维卷积网络的电力负载信息获取方法-CN202211412348.2有效
发明人：曾文浩;韩哲哲;谢跃;包永强;梁瑞宇;唐闺臣;王青云 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了基于矩阵重构二维卷积网络的电力负载信息获取方法，首先采集电器的总用电功率并作为输入序列y，再在输入序列y中加入余弦位置编码并得到编码序列ye，接着对编码序列ye进行滑窗截取并得到序列重构矩阵M，随后对输入序列y进行单位延时并得到延时序列y1，再求得动态检测序列yd，然后对序列重构矩阵M进行奇异值分解并得到分解重构子矩阵Mi，再对动态检测序列yd进行滑窗截取并得到动态检测重构矩阵Md；本发明通过采用将序列延时重构为矩阵的方法，能够充分利用序列的时序特性，并能在压缩网络参数量和训练时间的前提下增加网络层数，提升了负荷监测的精度，适合被广泛推广和使用。
基于矩阵二维卷积网络电力负载信息获取方法

[发明专利]一种基于子带信噪比估计的低复杂度双端检测方法-CN201910601964.4有效
发明人：王青云;梁瑞宇;姜涛;唐闺臣;包永强 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G10L21/0216 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于子带信噪比估计的低复杂度双端检测方法，包括以下步骤。首先将一帧信号通过分解滤波器得到子带信号，并进行降采样处理；其次在每个子带信号的每帧内找最大值，再将其转到对数域，得到阶梯包络；然后分别估计语音包络和噪声包络，得到当前帧的信噪比估计值；最后将子带信噪比映射为双端判决阈值，将自适应判决阈值应用到相关性判决因子上。使系统进入双讲状态时，及时冻结自适应滤波器的更新步长。本发明在复杂的噪声环境下，能有效提高回声抵消器的双端检测的准确率，在音频会议系统中具有良好的应用前景。
一种基于子带信噪估计复杂度检测方法

[发明专利]一种双耳助听器自声处理方法-CN202310579592.6在审
发明人：王青云;梁瑞宇;唐闺臣;范京劼;邹采荣;包永强 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H04R25/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种双耳助听器自声处理方法，该方法包括以下步骤：麦克风拾取佩戴者自声信号作为训练声学信号；根据双耳训练声学信号，估计佩戴者嘴部位置对应的耳间相对传递函数；麦克风拾取实际使用场景中的双耳声学信号，利用耳间相对传递函数分别抑制左右耳声学信号中的自声成分；自适应估计补偿滤波器，恢复自声抑制后信号中的外界声源成分，最终得到自声被抑制的输出语音信号。该方法可以实现对助听器佩戴者自声的抑制，并保留外界声源的自然度和空间信息。
一种助听器处理方法

[发明专利]基于听损分类的助听器语音质量自评价方法-CN202210620231.7在审
发明人：梁瑞宇;鞠梦洁;唐闺臣;王青云;谢跃;王婕;程佳鸣;庞聪 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G10L25/60 文献下载
摘要：本发明公开基于听损分类的助听器语音质量自评价方法，包括构建由帧级特征提取网络、听损分类子网络、质量预测子网络构成的语音质量自评估网络；基于助听器处理后信号计算浅层特征，利用帧级特征提取网络学习失真信号的深层表示，从而获得帧级特征；形状重置后的帧级特征分别通过听损分类子网络和质量预测子网络得到失真语音补偿前听力损失程度的分类情况和质量评分的预测值。本发明依照多任务训练策略，将预测失真信号的质量评分作为主任务，预测失真信号的质量分类作为辅任务，通过训练时损失函数的权重因子调节主、辅任务在网络中的重要程度，提高了无参考助听器语音质量评价方法的准确性，简化了处理过程。
基于分类助听器语音质量评价方法

[发明专利]一种结合听损补偿和语音降噪的语音增强方法-CN202310414553.0在审
发明人：梁瑞宇;王青云;唐闺臣;程佳鸣;谢跃 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G10L21/0264 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合听损补偿和语音降噪的语音增强方法，包括：将听力损失图沿频率轴进行延展嵌入得到听力损失谱，并将听力损失谱与带噪训练语音的复频谱图特征叠合；构建基于频率‑时间卷积递归的度量生成对抗网络模型，模型主体结构包含补偿生成器和度量鉴别器；交替训练补偿生成器与度量鉴别器，优化度量生成对抗网络模型；将待测语音的复频谱图特征与听力损失谱叠合后输入到训练好的补偿生成器，根据补偿生成器的输出重建待测语音的增强语音波形。本发明通过度量生成对抗网络同时完成降噪与针对特定听力图的听损补偿，能够稳定有效地提升带噪环境下听损补偿的效果，方法巧妙新颖，具有良好的应用前景。
一种结合补偿语音增强方法

[发明专利]基于序列延时重构CSP卷积神经网络的非侵入式负荷监测方法-CN202210259630.5有效
发明人：曾文浩;谢跃;汪涛;包永强;梁瑞宇;唐闺臣;王青云 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： H04L43/08 文献下载
摘要：本发明公开了基于序列延时重构CSP卷积神经网络的非侵入式负荷监测方法，首先利用阵列信号处理的特性对数据集中的2xL长度时序序列通过序列延时重构为LxLx2维度的矩阵M，再针对矩阵M的特点利用CSP网络特性针对性的构建卷积神经网络，接着使用重构的矩阵M数据及CSP卷积神经网络进行训练并得到最优的网络参数，再在监测端布置网络并加载相应参数，再对输入数据进行分解，得到负荷电器的工作状态；本发明实现了在监测时考虑数据中的时序关系及状态变化，且在提升监测的精度的同时也保障了监测的效率，能够针对性的指导用户或企业合理和安全用电，并辅助电力供应部门完善电力调度工作，具有方法科学合理、适用性强和效果佳等优点。
基于序列延时 csp 卷积神经网络侵入负荷监测方法

[发明专利]一种面向免验配助听器的参数自调节方法-CN202110679746.X有效
发明人：梁瑞宇;王青云;唐闺臣;吴亮;谢跃;包永强;邹采荣 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04R25/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向免验配助听器的参数自调节方法，包括以下步骤：步骤一：确定10组参数[a1,b1,a2,b2,r,s,t]1～10；步骤二：根据患者在中心频率CF处的听力损失，分别计算10组参数对应的内/外毛细胞听力损失，正常耳和患耳的最大增益和补偿系数；步骤三：将输入语音xin分帧加窗，并计算每帧信号的能量谱E(k)；步骤四：计算10组参数对应的补偿增益；步骤五：将步骤四计算得出的补偿增益作用在信号谱上，获得补偿后的10组语音信号；步骤六：计算10组语音信号的适应度，并重新生成10组参数。该面向免验配助听器的参数自调节方法根据耳蜗听损模型建立响度补偿模型，同时基于智能算法自适应调节参数，具有响度补偿效果好且调配方便的优点。
一种面向免验助听器参数调节方法

[发明专利]一种言语增强助听方法-CN201810767532.6有效
发明人：梁瑞宇;包永强;王青云;谢跃;唐闺臣;冯月芹 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G10L21/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种言语增强助听方法，包括以下步骤，步骤（A），多通道语音分解；步骤（B），子带增益调整；步骤（C），言语增强助听网络构建；步骤（D），语音补偿输出：将步骤（B）中进行增益调整后的子带信号输入步骤（C）模型训练后的深度学习网络中，生出补偿后的语音信号，并进行输出。本发明的言语增强助听方法，可以改善传统方法无法抑制与语音同分布噪声的问题，还解决现有技术中言语增强助听方法言语补偿的鲁棒性差、言语补偿效率低下，难以满足患者需求的技术问题，具有良好的应用前景。
一种言语增强方法

[发明专利]基于多重注意力机制长短时记忆网络的儿童情感识别方法-CN201811273105.9有效
发明人：梁瑞宇;梁镇麟;谢跃;赵力;唐闺臣 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多重注意力机制长短时记忆网络的儿童情感识别方法，将测试集语音进行端点检测且分帧切割，提取时序相关特征；对于长度不同的提取时序相关特征建立长短时记忆网络的处理算法；将注意力机制结合时序的深度的策略引入长短时记忆网络的遗忘门，输入门以及最终输出上；最后，将待测样本输入训练过程中的改进长短时记忆网络，可显著识别出其情感信息，本发明通过将注意力机制结合时序的深度引入长短时记忆网络的遗忘门，输出门，以及长短时记忆网络的最终输出上，在大量减少参数量的同时，提升了算法性能，增加了方法设计上的灵活性，且识别效率高，具有良好的应用前景。
基于多重注意力机制短时记忆网络儿童情感识别方法

[发明专利]基于改进长短时记忆网络的婴儿哭声情感识别方法-CN201811273025.3有效
发明人：梁瑞宇;梁镇麟;谢跃;赵力;唐闺臣 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进长短时记忆网络的婴儿哭声情感识别方法，将婴儿哭声数据集语音进行端点检测并分帧，提取该婴儿哭声数据集语音的时序相关特征，并针对不同长度的时序相关特征建立长短时记忆网络的处理算法；然后，将注意力机制结合时序的深度的策略引入长短时记忆网络的遗忘门，输入门上，实验结果显示，该方法不但能大量减少模型参数，而且在实录的婴儿情感数据库上体现出显著的识别性能，且识别效率高，具有良好的应用前景。
基于改进短时记忆网络婴儿哭声情感识别方法

[发明专利]基于注意力机制和双路径深度残差网络的声场景分类方法-CN202010585359.5有效
发明人： 唐闺臣;梁瑞宇;谢跃;黄裕磊;王青云 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制和双路径深度残差网络的声场景分类方法，包括如下步骤：对原始语音信号计算原始语音频谱图、水平频谱图和垂直频谱图，将水平频谱图和垂直频谱图变换得到新的两路时域信号；分别计算原始语音信号、新的两路时域信号的对数梅尔谱图以及一阶差分对数梅尔谱图和二阶差分对数梅尔谱图，并在通道维度上进行融合得到融合谱图；割在频率轴上将融合谱图平均分为高频谱图和低频谱图；搭建带有注意力层的双路径深度残差网络；将高频谱图和低频谱图输入深度残差网络，输出原始语音信号所属的声场景类别。本发明可以更好的捕获高频和低频分量的时频特性以及特征图中不同通道的重要度，提升了声场景分类系统的准确性和鲁棒性。
基于注意力机制路径深度网络声场分类方法

[发明专利]一种通道自适应的数字助听器宽动态范围压缩方法-CN202111258499.2有效
发明人：王青云;梁瑞宇;郭如雪;唐闺臣;邹采荣;赵立业 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： H04R25/00 文献下载
摘要：本发明公开一种通道自适应的数字助听器宽动态范围压缩方法，首先，通过模拟人耳听觉特性选择一种非对称滤波器组分解与综合算法，然后根据患者听力图并融合心理声学模型设计滤波器组通道数和参数，得到符合患者听损的个性化滤波器组；最后运用上述方法的数字助听器对输入的声音信号分通道进行宽动态范围压缩；压缩的具体步骤包括：对输入信号进行自适应通道滤波器组分解，得到自适应通道的信号；对分解后的每个通道信号进行响度补偿；对补偿后的各通道信号进行滤波器组综合，得到全带信号；将综合后的全带信号转换为声音信号输出。在满足性能要求的同时降低系统的计算复杂度，提高患者的言语可懂度。
一种通道自适应数字助听器动态范围压缩方法

[发明专利]基于深度学习网络的麦克风信号回声消除模型构建方法-CN202111554165.X在审
发明人：王青云;梁瑞宇;孙世若;谢跃;唐闺臣;包永强 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G10L21/0208 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习网络的麦克风信号回声消除模型构建方法。本发明采用归一化最小均方算法消除由多路径和房间声学冲激响应引入的线性回声，然后利用残余回声信号和近端麦克风信号计算IRM作为训练目标，并将经过归一化最小均方算法处理的近端麦克风信号和远端参考信号作为输入，构建具有实时编码器‑解码器结构的CRN模型；最后，将预估残余信号从近端麦克风信号中减去重构语音，本发明联合归一化最小均方算法与基于CRN模型的深度学习网络实时回声消除算法，可以提高麦克风回声消除的性能，具有良好的应用前景。
基于深度学习网络麦克风信号回声消除模型构建方法

[发明专利]一种增益平稳调节的动态范围控制方法及系统-CN202010767816.2有效
发明人：王青云;梁瑞宇;余兵;唐闺臣;包永强;谢跃 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2020-08-03 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G10L21/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种增益平稳调节的动态范围控制算法及系统，涉及音频信号处理技术领域，根据实际动态范围控制程度的需要，给定增益曲线相关参数，参数包括过渡段的起始点、过渡段的带宽及压缩段的斜率，通过求出过渡段曲线方程的未知参数，进而得出整个增益曲线；根据输入语音信号的幅度大小及增益曲线确定实时增益，通过期望增益和实际增益的平稳调节，确保参与运算的增益平稳变化。本发明的方法通过数据缓存，进一步确保增益能够跟上当前点数据对增益的需要，使得结果准确，与经典DRC算法相较，本发明所用方法的突出优势在于能够较小失真地对原始音频信号进行缩放处理，不会对后续功能模块造成影响。
一种增益平稳调节动态范围控制方法系统

[发明专利]一种改进的录音设备识别算法-CN201910841092.9有效
发明人：包永强;梁瑞宇;王青云;冯月芹;唐闺臣;朱悦 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G10L25/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进的录音设备识别算法，构建模型一和模型二，模型一包括双向门循环神经网络层、单向门循环神经网络层和注意力层，模型二包括卷积层、跳跃连接层和全局平均池化层，对待检测的音频信号进行分帧和预处理，提取音频信号的多维帧级特征作为模型一的输入、梅尔频谱特征作为模型二的输入，并将模型一和模型二的输出特征进行拼接融合，分类并得出识别结果。本发明的识别算法保留了音频信号的时序特性，通过增加注意力机制、跳跃连接结构和隐藏单元拼接方法等方式，最终得到优质的录音设备相关的特征参数，提高了录音设备的识别效果和模型的鲁棒性。
一种改进录音设备识别算法

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