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[发明专利]一种口罩语音鉴别方法-CN202011342629.6有效
发明人： 徐新洲;吕震;顾正;李燕;刘硕;吴尘 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种口罩语音鉴别方法，该方法首先针对语段训练样本，得到所有语段训练样本对应的低层训练样本集合，提取出每个低层训练样本的低层描述子特征并进行特征归整化。然后，这些低层训练样本被输入到专门设计的深度神经网络，训练得到最优低层深度神经网络模型；对于测试语段样本，首先分解得到语段对应的低层测试样本，输入训练得到的网络，输出这些低层测试样本对应的低层判决，再对判决结果进行聚合，得到对该语段测试样本的类别判决。与现有方法相比，本发明的方法在口罩语音鉴别方面，能够有效地提升系统的决策性能。
一种口罩语音鉴别方法

[发明专利]一种柔索驱动微创手术器械末端执行器的运动估计方法-CN202310364895.6在审
发明人： 徐新洲;陈永发;王正雨;李紫千;刘光明;殷志鹏;刘旭昌 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G16H40/60 文献下载
摘要：本发明属于机器人运动学领域，公开了一种柔索驱动微创手术器械末端执行器的运动估计方法，该方法基于对柔索驱动微创手术器械末端执行器的运动估计模型进行训练，首先针对包含电机运动状态信息和输入信号的时间序列，截取得到训练样本，进而进行数据预处理，包括最大最小值归一化处理和特征序列重塑；然后，这些经过处理后的训练样本被送入到带有注意力机制的三层双向门控单元循环神经网络，结合训练样本标签，训练出最优神经网络模型；通过将预处理后的包含电机运动状态信息和输入信号的样本时间序列，输入上述训练得到的最优深度神经网络，最后输出样本对应时间点的预测关节位置。
一种驱动手术器械末端执行运动估计方法

[发明专利]一种基于重构原型和生成学习的零样本语音情绪识别方法-CN202310418118.5在审
发明人： 徐新洲;殷志鹏;陈永发;杨震;邓军;张子兴 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明属于语音信号情绪识别领域，公开了一种基于原型重构和生成学习的零样本语音情绪识别方法。该方法首先对已知情绪类别语段样本提取副语言特征，结合已知情绪类别语义嵌入原型、已知情绪类别语段样本标签，训练得最优原型重构模型，再结合已知和未知情绪类别语义嵌入原型，分别得到已知和未知情绪类别重构原型；接着，对已知情绪类别语段样本提取副语言特征，进而根据已知情绪类别语段样本标签，结合已知情绪类别重构原型，训练得最优生成学习模型，再结合未知情绪类别重构原型，得未知情绪类别生成样本的副语言特征；最后，利用未知情绪类别生成样本的副语言特征，训练得最优分类器，对未知情绪类别测试语段样本进行未知情绪类别判决。
一种基于原型生成学习样本语音情绪识别方法

[发明专利]一种语音信号未知情绪状态识别方法-CN202110584445.9有效
发明人： 徐新洲;顾正;吕震;刘硕;吴尘 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音信号未知情绪状态识别方法，对带有未知情绪状态信息的语段信号样本进行副语言特征提取，并结合情绪状态标签的语义嵌入，通过合成分类器的方法进行分类判决。在训练阶段首先对已知情绪类别训练语段样本提取副语言特征，同时根据已知情绪类别名称处理得到已知情绪类别原型权重，进而结合已知情绪类别训练语段样本标签，求解得到最优虚拟分类器；在测试阶段使用最优虚拟分类器，结合未知情绪类别测试语段样本的副语言特征，以及未知情绪类别原型权重，对测试样本进行未知情绪类别判决。本发明在语音信号情感识别方面基于语义嵌入提出了识别未知情绪语音信号的方法，能够针对语音信号有效地分辨出未知情绪。
一种语音信号未知情绪状态识别方法

[发明专利]一种基于VR模拟的体感座椅-CN201910607885.4有效
发明人：孙昊;田玉华;张琳;徐新洲 -专利权人：青岛海科虚拟现实研究院
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： A63F13/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于VR模拟的体感座椅，涉及体感设备领域，技术方案为，包括底座，底座上方通过支撑组件连接座椅，座椅上设置有用于固定乘坐人的防护组件；支撑组件包括由内之外依次连接的两个支撑环体，座椅固定连接设置在内部的内环。本发明的有益效果是：本装置通过模拟飞机驾驶座椅，给予使用者坐姿体感，使其带上VR眼镜后，结合独特的支撑组件，可以使座椅实现前后方向上的圆弧摆动，及左右方向的圆弧摆动，从而模拟飞机飞行升降及转向时驾驶员座椅的体感变化，因为飞机飞行时的转向并不会产生座椅直接扭转，因为通过本方案的双向圆弧运动结合，即可很好的配合VR眼镜的内容来实现对应的驾驶座椅动向改变。
一种基于 vr 模拟座椅

[实用新型]一种农村安防监控新能源路灯-CN202220069223.3有效
发明人：贺子娴;徐新洲 -专利权人：南京林业大学
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： F21S9/03 文献下载
摘要：本实用新型涉及新能源路灯技术领域，尤其涉及一种农村安防监控新能源路灯。其技术方案包括：路灯主体，所述路灯主体包括路灯罩，所述路灯罩内为灯管，所述路灯主体上设有监控设备，所述路灯主体顶部固定安装有太阳能发电板和风力发电装置，所述路灯主体内设有蓄电池，所述灯管、所述监控设备、所述太阳能发电板和所述风力发电装置均和所述蓄电池电性连接，所述路灯主体底部设有绿化机构。本实用新型通过这种设置，使得农村用路灯可以规避传统的外接线供电方式，从而可以最大程度的在使用过程中不需要考虑农村电路基础状况，并且减少了电力资源的使用，环保节能，并且加入了监控设备，使得提高了农村中的监控设备存量，会提高了治安管理的效果。
一种农村监控新能源路灯

[发明专利]具有多重注意机制的卷积循环神经网络的语音情感识别方法-CN202110695847.6在审
发明人：姜芃旭;梁瑞宇;赵力;徐新洲;陶华伟 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公布了一种具有多重注意机制的卷积循环神经网络的语音情感识别方法，包括：步骤1，提取谱图特征和帧级特征。步骤2，谱图特征输送进CNN模块来学习特征中的时频相关信息。步骤3，多头自注意力层作用于CNN模块来计算不同规模的全局特征下不同帧的权重，并融合CNN中不同深度的特征。步骤4，一个多维注意层作用于LSTM输入的帧级特征来综合考虑局部特征与全局特征的关系。步骤5，处理过的帧级特征输送进LSTM模型中来获取特征中的时间信息。步骤6，一个融合层来总结不同模块的输出来增强模型性能。步骤7，利用Softmax分类器对不同情感进行分类。本发明结合深度学习网络，模块内部采用并行的连接结构来同时处理特征，能够有效的提升语音情感识别的性能。
具有多重注意机制卷积循环神经网络语音情感识别方法

[发明专利]一种基于局部惩罚随机谱回归的语音信号情感识别方法-CN201711055574.9有效
发明人：赵力;徐新洲;郑文明;邓军;黄程韦;魏昕;李燕;吴尘;塔什甫拉提.尼扎木丁;赵突;余华;邹采荣 -专利权人：东南大学
申请日： 2017-10-31 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部惩罚随机谱回归的语音信号情感识别方法，对带有情感信息的语段信号样本进行副语言特征提取、数据映射、局部惩罚嵌入图设计和图分解、回归、分类器分类判决。其中在数据映射阶段，使用了随机生成点进行非线性特征映射；在局部惩罚嵌入图设计和图分解阶段，使用了局部惩罚嵌入图，以加大对类间边缘样本对之间的惩罚权重，生成训练样本的虚拟坐标。与现有方法相比，本发明的方法在语音信号情感识别方面，能够有效地提升系统的识别性能。
一种基于局部惩罚随机回归语音信号情感识别方法

[发明专利]一种结合VR系统的体感划船装置-CN201910479490.0有效
发明人：孙昊;田玉华;张琳;徐新洲 -专利权人：青岛海科虚拟现实研究院
申请日： 2019-06-04 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： A63B22/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合VR系统的体感划船装置，涉及体感设备领域，技术方案为，包括底座，底座上方中部通过支撑组件连接船体，支撑组件包括与船体下侧固定连接的顶板，顶板下侧设置圆环形的轨道，底座上表面、沿轨道的投影圆周阵列设置有若干压簧，压簧的顶部与轨道连接，压簧的底部与底座上表面固定连接。本发明的有益效果是：本装置通过船型的造型，给予使用者初期的视觉感官，使其带上VR眼镜后，脑中依然存有身在船上的意识，通过使用人划船的动作引发船体摆动震荡，借助结合船头处的球体，及凸轮，使船头呈现扭转和波动的运动体现。
一种结合 vr 系统划船装置

[发明专利]一种VR体感划船机-CN201910476477.X有效
发明人：孙昊;田玉华;张琳;徐新洲 -专利权人：青岛海科虚拟现实研究院
申请日： 2019-06-03 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： A63B22/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种VR体感划船机，涉及体感设备领域，技术方案为，包括底座，底座上方中部通过支撑组件连接承载组件，承载组件用于承载使用者；支撑组件包括设置在中部的主支杆，主支杆上端球铰连接承载组件的底板下侧；底板上侧面设置座椅。本发明的有益效果是：通过装置自身的摆动及受到使用者动作影响的力量回馈，引发座椅摆动震荡，对于戴有VR眼镜的使用者来说，可以产生很好的划船体感。
一种 vr 划船

[发明专利]一种基于VR模拟的飞行体感装置-CN201910607892.4有效
发明人：孙昊;田玉华;张琳;徐新洲 -专利权人：青岛海科虚拟现实研究院
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： A63G31/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于VR模拟的飞行体感装置，涉及体感设备领域，技术方案为，包括底座，底座上方中部通过支撑组件连接座椅，座椅上设置有用于固定乘坐人的紧固组件；支撑组件包括由内之外依次套接的三个支撑环体。本发明的有益效果是：本装置通过模拟飞机驾驶座椅，给予使用者坐姿体感，使其带上VR眼镜后，结合独特的支撑组件，可以使座椅实现前后方向上的圆弧摆动，及左右方向的圆弧摆动，从而模拟飞机飞行升降及转向时驾驶员座椅的体感变化，因为飞机飞行时的转向并不会产生座椅直接扭转，因为通过本方案的双向圆弧运动结合，即可很好的配合VR眼镜的内容来实现对应的驾驶座椅动向改变。
一种基于 vr 模拟飞行装置

[发明专利]一种基于VR模拟的伞降体感座椅-CN201910617391.4有效
发明人：孙昊;田玉华;张琳;徐新洲 -专利权人：青岛海科虚拟现实研究院
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： A63G31/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于VR模拟的伞降体感座椅，涉及体感设备领域，技术方案为，包括底座，底座上方通过支撑组件连接座椅，座椅上设置有用于固定乘坐人的防护组件；支撑组件包括碗形的底托，底托设置在底座上，碗口水平且向上，座椅的下部转动设置有球体，球体与底托的内表面相贴；球体连接有使其转动的驱动机构。本发明的有益效果是：本装置通过模拟飞机架势座椅，给予使用者坐姿体感，使其带上VR眼镜后，结合独特的支撑组件，可以使座椅实现前后方向上的圆弧摆动，及左右方向的圆弧摆动，从而模拟飞机飞行升降及转向时驾驶员座椅的体感变化，另外结合独特的运动机构，可以模拟飞行员连通座椅弹出并伞降的体感效果。
一种基于 vr 模拟伞降座椅

[发明专利]一种基于深度递归型条件受限玻尔兹曼机的测谎方法-CN201711315604.5有效
发明人：赵力;查诚;魏昕;徐新洲;黄程韦;塔什甫拉提·尼扎木丁;余华;邹采荣 -专利权人：东南大学
申请日： 2017-12-11 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度递归型条件受限玻尔兹曼机的测谎方法，首先在连续语音段落中，利用条件受限玻尔兹曼机对时间序列具有良好的建模特性和简易的推理过程，对训练样本进行建模，得到说话人是否说谎的高阶统计信息；接着用该高阶统计信息和训练样本的标签对递归神经网络进行有监督的参数训练。在获得条件受限玻尔兹曼机和递归神经网络的初始化参数后，将这两个基本网络单元由下至上搭建而成；并在验证数据集上，基于最小二乘回归微调递归神经网络的参数；利用建立的网络，对说话人的语音信号特征进行测试。本发明能够自动得到测谎的结果，且具有相对较高的识别率，该方法对评测者的专业知识和技能要求不高，有较高的测试效率。
一种基于深度递归条件受限玻尔兹曼机方法

[发明专利]一种基于级联混合高斯形状模型的多姿态图像特征点配准方法-CN201410677256.6有效
发明人：黄程韦;赵力;徐新洲;魏昕;陶华伟;余华 -专利权人：东南大学
申请日： 2014-11-21 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G06K9/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于级联混合高斯形状模型的多姿态图像特征点配准方法。该方法针对任意一种图像特征点定位器的定位结果，本发明中的配准方法能够显著提高其定位精度。本发明中所述的配准方法主要包括以下步骤：一、在多姿态的图像数据库上进行混合高斯形状模型的建模；二、采用一种级联的混合高斯形状模型对特征点进行校准，在每一级中，遍历特征点可能组成的形状，通过计算该形状对应的似然概率的阈值来判断出错误定位的特征点；三、采用正确特征点的高斯分布条件概率进行错误特征点的纠错。
一种基于级联混合形状模型多姿图像特征点配准方法

[发明专利]一种语音情感维度区域的自动识别方法-CN201510976875.X有效
发明人：黄程韦;赵力;张昕然;余华;杨晶;徐新洲;陶华伟 -专利权人：东南大学
申请日： 2015-12-23 - 公布日： 2019-03-05 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音情感维度区域的自动识别方法，属于语音识别技术领域。我们采用了一种特征空间重构的方法进行分类器的优化。第一，我们提取和优化基本声学特征作为区分情感区域的基准；第二，我们采用特征空间重构的方法将多个情感特征空间分解和配对，分别采用LDA和PCA模块级联的方法，提高目标类之间的离散程度；第三，我们提出两种情感区域的分割方法，即四个区域和十六个区域的分割方法，进行复合情感的分解，取代传统的基本情感类型，通过相关计算来融合分类器输出，进行情感区域的识别，获得了更高的识别效果。
一种语音情感维度区域自动识别方法

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