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[发明专利]一种基于时频特征精细化的乐器音色转换方法-CN202310583605.7在审
发明人：韦岗;农彩艳;曹燕;王一歌 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G10L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时频特征精细化的乐器音色转换方法，该方法包括：构建目标音色特征库、时域特征转换和频域特征转换。步骤如下：对乐器音频数据集进行音色特征提取，建立目标音色特征库；根据目标乐器音色时域特征，对待转换单音音频进行基频调整、音长修改、时域振幅调制和基音同步插值实现时域特征转换；根据目标乐器音色频域特征，调整时域特征转换后的单音音频的谐波能量比例和各分数次谐波能量比例进行频域特征转换；经过时频特征转换即可转换出具有目标乐器音色的单音音频；对目标乐器所有单音音频进行音色转换。本发明实现了一种可以提取过渡音色的目标乐器音色转换方法。
一种基于特征精细乐器音色转换方法

[发明专利]一种面向不同人群的钢琴指法个性化生成方法-CN202310638554.3在审
发明人：曹燕;林柏涛;王一歌;韦岗 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向不同人群的钢琴指法个性化生成方法，步骤如下：采集演奏者的手指数据，包括手指跨度、力度、灵敏度；依据演奏者的手指数据，建立指法舒适度指标；采用时序差分控制的强化学习算法作为学习网络进行训练；从新乐曲的MIDI文件中提取音符序列，输入经过训练的学习网络，生成指法序列。本发明基于不同演奏者的手指生理特征生成个性化的钢琴指法，相较于单一的指法受众更广，具备更良好的教学意义。此外，本发明采用强化学习算法进行指法生成，不依赖于指法标注数据，因此生成指法不受指法标注数据质量和数据量大小的影响。
一种面向不同人群钢琴指法个性化生成方法

[发明专利]一种基于多通道面部视频的认知负荷客观测量方法-CN202310590363.4在审
发明人：韦岗;丰永淳;曹燕;王一歌 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多通道面部视频的认知负荷客观测量方法，记录受试者在执行不同难度心算任务时的多通道面部视频，通过多通道面部视频提取血氧饱和度与脉搏变异性，同时记录心算任务正确率，使用上述指标客观测量认知负荷。步骤如下：通过多个独立摄像头同时采集受试者执行不同难度心算任务时的面部视频，并记录心算任务正确率；从多通道面部视频中提取脉搏波并去噪，将去噪后的脉搏波进行时间同步并融合获得信噪比高的脉搏波，从中提取多种生理指标；基于多名受试者的数据构建数据集并训练分类器，依据分类器输出的后验概率对认知负荷进行量化打分。本发明可以为测量认知负荷提供一种客观、舒适的测量方法。
一种基于通道面部视频认知负荷客观测量方法

[发明专利]基于红外热成像的非接触式认知负荷评估方法-CN202310928175.8在审
发明人：曹燕;谭杰康;韦岗;王一歌 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于红外热成像的非接触式认知负荷评估方法，通过红外热像仪拍摄面部视频，从面部鼻孔区域的温度变化中提取原始呼吸信号，基于提取的呼吸特征构建认知负荷水平分类模型，实现认知负荷评估。步骤如下：使用红外热像仪分别拍摄测试者静坐及执行认知任务时的面部视频；在面部图像中定位鼻孔区域，并从鼻孔区域的温度变化中提取原始呼吸信号；对原始信号进行去噪后，提取时域和频域中的呼吸特征；基于提取的呼吸特征，进行特征选择后，选择随机森林构建认知负荷水平分类模型；提取测试者的呼吸特征样本，输入到认知负荷水平分类模型中，评估测试者的认知负荷水平。本发明提供了一种客观、舒适、鲁棒性强的非接触式认知负荷评估方法。
基于红外成像接触认知负荷评估方法

[发明专利]基于时频精细化分析的人声风格识别方法-CN202310583579.8在审
发明人：韦岗;何铮;曹燕;王一歌 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G10L25/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时频精细化分析的人声风格识别方法，过程如下：基频估计和谐波标记步骤，首先对人声信号取短时元音部分进行基频估计，基频估计采用时域自相关和窄带谱能量相结合的频率估计算法，然后根据估计出来的基频对频谱进行自适应谐波标记，做到准确标出频谱的所有谐波；时频精细化分析步骤，分别从时域和频域对人声信号进行精细化分析和特征提取，重点关注周期变化和谐波结构；支持向量机识别模型训练和识别步骤，用提取的特征和相应的人声风格标签进行支持向量机模型的训练，模型训练完毕后则可用于人声风格的识别，把人声信号提取出的特征向量作为输入即可得到风格。
基于精细化分人声风格识别方法

[发明专利]基于语音时频精细分析的说话人个体属性自动识别方法-CN202310583584.9在审
发明人：曹燕;况倩莹;王一歌;韦岗 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G10L25/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语音时频精细分析的说话人个体属性自动识别方法，通过精细分析语音的时域和频域特征并结合构建的基于残差自注意力多层感知机的分类模型，实现了说话人个体属性(性别和年龄)的精确识别。步骤如下：对采集的说话人的语音信号进行预处理；基于所提出的时频精细分析特征提取方法，计算语音信号每一帧的时频特征，然后计算同一特征所有帧合并后的均值、标准差等统计值作为时频精细特征；利用方差分析对时频精细特征进行特征权重筛选，并输入到构建的分类模型中识别说话人的个体属性。本发明提出的时频精细分析能够增强特征表达且提高准确率，具有易于实现、鲁棒性强等优点，可应用于用户画像识别、智能客服等场景。
基于语音精细分析说话个体属性自动识别方法

[发明专利]基于时频精细分析的乐器分类方法-CN202310583602.3在审
发明人： 王一歌;陈浩文;韦岗;曹燕 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时频精细分析的乐器分类方法，该方法包括：基频估计、频域谐波标记和时域单周期基频序列估计、时频精细特征提取、随机森林模型。本发明设计基于自相关和窄带谱能量频率估计的循环迭代基频估计算法进行基频估计，然后基于自适应窗口搜索的谐波标记算法和时域单周期基频序列估计算法精确标记谐波位置和获取单周期基频序列；通过时频精细特征，表征频谱精细结构和单周期基频变化并提取；最后将时频精细特征与13维梅尔频率倒谱系数特征融合输入到随机森林模型训练，基于随机森林模型的乐器分类误差率比只用梅尔频率倒谱系数特征降低6％。
基于精细分析乐器分类方法

[发明专利]基于非静止状态下多通道视频的工作记忆负荷评估方法-CN202310583624.X在审
发明人：韦岗;方卓;曹燕;王一歌 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非静止状态下多通道面部视频生理指标的工作记忆负荷评估方法，采用多通道记录不同工作记忆负荷的面部视频，提取心率等指标，评估工作记忆负荷水平，克服了在测量过程需要被测者保持静止的问题。步骤如下：多通道采集不同负荷下的面部视频；对单个通道视频划分多个感兴趣区域并从中提取脉搏波信号进行去噪，然后基于多谐波信噪比融合多个感兴趣区的脉搏波信号，得到单个通道脉搏波信号；重复上述步骤得到多通道脉搏波信号并进行对齐，然后融合多通道的脉搏波信号，得到最终脉搏波信号，提取心率等指标，评估工作记忆负荷水平。本发明可以为评估工作记忆负荷提供一种无创无损的方法。
基于静止状态通道视频工作记忆负荷评估方法

[发明专利]结合手指灵活度和跨度的认知能力客观定量测量方法-CN202310583599.5在审
发明人： 王一歌;苏昱潮;韦岗;曹燕 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合手指灵活度和跨度的认知能力客观定量测量方法，通过测量手指连续击键速度、不同手指按键编号之差计算手指灵活度和各手指跨度，通过测量弹奏指法的反应时间以及弹奏指法准确率计算出反应速度得分以及反应准确度得分，评估手眼协调及空间定位能力，最终评估认知能力。步骤如下：通过测量不同手指按键编号之差计算各手指跨度；通过测量各手指连续击键时间间隔计算各手指灵活度；以动画形式显示指法题目，根据测量出题音符的时间间隔与实际弹奏时间间隔计算反应时间，根据出题指法以及实际按键编号和手指的距离计算弹奏准确度；通过信息融合方式定量评估认知能力。本发明为脑健康早期干预提供一种有趣无创简易的客观检测手段。
结合手指灵活跨度认知能力客观定量测量方法

[发明专利]一种基于节奏感的大脑运动控制能力的客观测量方法-CN202310590338.6在审
发明人： 王一歌;曹恩丰;韦岗;曹燕 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于节奏感的大脑运动控制能力的客观测量方法，通过测量用户对指定节奏的响应时刻和响应强弱参数，计算出时间准确度的得分和强弱准确度的得分，进行信息融合，从而评估出大脑对肢体的控制能力。步骤如下：通过显示器或扬声器，输出节奏的时间信息和强弱信息，用户根据给出的时间信息和强弱信息做出响应，通过按键或摄像头获取用户的响应时刻和响应强弱信息，两相比较计算出时间准确度和强弱准确度，通过大数定理分别得出时间准确度和强弱准确度的得分，再通过信息融合，最终得出大脑运动控制能力得分。本发明能为大脑运动控制能力的测量提供一种客观简易、趣味性强、拓展性强、可自助完成的方法。
一种基于节奏感大脑运动控制能力客观测量方法

[发明专利]音频与热成像视频协同的睡眠呼吸状态监测方法及装置-CN202310583588.7在审
发明人：曹燕;平璐瑶;王一歌;韦岗 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： A61B5/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种音频与热成像视频协同的睡眠呼吸状态监测方法及装置，该方法步骤如下：同步采集睡眠音频和面部热成像视频，提出音频有声段的新特征小波信息熵，将其与梅尔频率倒谱系数一起作为区分鼾声片段和非鼾声片段的特征；对面部热成像视频分帧得到多帧图像，提出基于质心映射的自适应测量区域定位算法，定位图像测量区域，从该区域获取呼吸信号并去噪；提取去噪后呼吸信号的时频特征，将其与音频特征结合，训练SVM分类器，进行呼吸状态监测，将呼吸状态判别为正常呼吸和异常呼吸。本发明通过融合睡眠呼吸在音频和热成像视频上的不同表征，为睡眠呼吸状态提供一种细致、准确、舒适性强的监测手段。
音频成像视频协同睡眠呼吸状态监测方法装置

[发明专利]一种基于音符瞬态字典和稳态字典的多音高估计方法-CN202010934594.9有效
发明人：韦岗;姜云华;曹燕;王一歌 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G10H3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于音符瞬态字典和稳态字典的多音高估计方法，该方法包括音符事件检测步骤和多音高估计步骤。其中，音符事件检测步骤包括检测音符事件发生，提取其音符的起点时间和结束时间，将音乐分割成多个音符事件段，每个音符事件段包含一个或者多个音符；多音高估计步骤包括提取每个音符事件段的音符数量及其音高值；本发明利用八度音阶划分音频为多个频带，各频带能量加权的功率缩放频谱通量作加窗求差处理，增强信号中较弱的起音并抑制较强的起音，达到更精确的起点检测；利用音符时变性，由其瞬态阶段和稳态阶段构建字典，通过对音符事件段的瞬态阶段和稳态阶段应用范数稀疏约束的矩阵分解方法，提高多音高估计的性能。
一种基于音符瞬态字典稳态多音估计方法

[发明专利]专业服饰搭配推荐评分衣妆镜及服饰搭配推荐评分方法-CN202310077730.0在审
发明人：曹燕;雷淑茹;王一歌;梁海峰 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本发明公开了一种专业服饰搭配推荐评分衣妆镜及服饰搭配推荐评分方法，包括平面镜、摄像头和电路集成模块，电路集成模块包括存储器、控制器、电源和无线传输单元，其中，平面镜整理仪表使用；摄像头在用户照镜子的时候进行拍摄，所拍摄图像暂存于存储器中，通过无线传输单元传输到后台云，后台云通过算法提取用户的脸型、体型参数，并以此进行服饰搭配推荐。本发明结合电子技术、物联网技术，获取用户的脸型、体型参数和此刻的穿着，结合丰富的服饰搭配数据库，为用户筛选、推荐合适的专业服饰搭配，让用户拥有一个专业的服饰搭配师、形象顾问，在穿衣搭配上不再头疼，提升穿衣搭配审美，服务于大众美学。
专业服饰搭配推荐评分衣妆镜方法

[发明专利]一种航拍图像的拼接方法-CN202010333869.3有效
发明人： 王一歌;邱芬鹏;曹燕 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种航拍图像的拼接方法，包括对航拍图像进行预处理；使用改进后的具有尺度不变性的ORB算法来进行图像配准，生成相邻图像间的变换矩阵；根据变换矩阵使用加权平均法来修正图像的地理位置坐标；根据地理位置信息来完成航拍图像间的拼接；对拼接好的图像进行融合处理，以消除拼接处的差异。本发明结合位姿信息与改进ORB算法之间各自的优势，能快速、有效地得到低累积误差、具有地理坐标的拼接图像。
一种航拍图像拼接方法

[发明专利]基于连续波雷达信号的非接触式人体身份识别方法-CN202211372759.3在审
发明人： 王一歌;刘源清;韦岗;曹燕 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： A61B5/117 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于连续雷达信号的非接触式人体身份识别方法，通过采集人体的胸腔部位雷达回波信号，提取信号在时域频域内的多个特征，利用这些特征数据进行身份验证识别。步骤如下：在人体静坐姿态下，使用连续波雷达设备采集人的呼吸心跳活动的雷达回波，得到人体的雷达回波信号，对信号进行数据预处理，提取雷达回波信号中的多种时频特征，把各个特征输入到建立的身份识别模型中，模型通过对大量数据不断训练，实现对用户的身份验证识别的功能。本发明提出的身份识别方法不受光照影响，稳定性高，能够应对现实中各种环境下的身份验证识别任务。
基于连续雷达信号接触人体身份识别方法

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