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]基于心理声学的音频编码方法及装置-CN202010444294.2在审
  • 王萌;王卓;范泛 - 华为技术有限公司
  • 2020-05-22 - 2021-12-10 - G10L19/012
  • 本申请提供一种基于心理声学的音频编码方法及装置,涉及音频编码技术领域,能够满足用户的听音需求,提升用户的音质体验。该方法包括:接收音频数据,并且对该音频数据进行解码;获取用户的听觉特征信息,并且根据用户的听觉特征信息,计算用户的心理声学模型参数,以及基于用户的心理声学模型参数,对解码后的音频数据进行编码。其中,用户的听觉特征信息包括下述至少一种:用户的个人信息、用户的听音测试结果信息或用户的频响曲线信息;用户心理声学模型参数包括下述至少一种带内掩蔽参数、低频带间掩蔽直线的斜率、高频带间掩蔽直线的斜率或人耳安静阈值曲线
  • 基于心理声学音频编码方法装置
  • [发明专利]一种利用声品质指导车内声学包装的方法-CN201010559880.8有效
  • 王岩;岳叶;潘蕾 - 比亚迪股份有限公司
  • 2010-11-24 - 2012-05-30 - A61B10/00
  • 一种利用声品质指导车内声学包装的方法,包括:利用人工头采集车辆在匀速工况下的车内噪声信号,并对该噪声信号进行处理得到噪声样本;主观评价小组对噪声样本进行主观评价,得到主观评价结果实验数据;根据噪声样本计算客观参数A声级和心理声学参数,并将主观评价结果实验数据、客观参数A声级和心理声学参数进行统计分析,得到相关心理声学参数;将相关心理声学参数用逐次法和/或Enter法进入模型,得到回归方程并求得敏感频率;针对敏感频率进行车内声学包装本发明通过寻找影响车内噪声主观感受的敏感频率,并根据该敏感频率,寻找对该敏感频率有很好吸声能力的材料对车内进行声学包装,从而大大提高了车内的声品质。
  • 一种利用品质指导声学包装方法
  • [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]动态虚拟听力建模-CN202080006325.4在审
  • A·冯布拉施;S·丰 - 科利耳有限公司
  • 2020-02-19 - 2021-07-23 - A61N1/36
  • 本文中提出了用于生成、更新和/或使用与听觉假体的接受者相关联的虚拟听力模型的技术。基于与接受者相关联的心理声学数据并且在某些情况下基于从一个或多个选定听觉假体接受者群体中收集的心理声学数据来生成并更新接受者的虚拟听力模型。可以实时使用接受者特定虚拟听力模型以确定听觉假体的一个或多个设置。
  • 动态虚拟听力建模
  • [发明专利]乘用车车内噪声声品质预测方法-CN201310424300.8无效
  • 梁杰;张澧桐;陈燕虹;王登峰;唐荣江;钱堃;吴文智;王智博 - 吉林大学
  • 2013-09-17 - 2013-12-25 - G01H17/00
  • 该方法步骤为:1.利用人工头或两个传声器采集车内噪声信号;2.采用听觉外周计算模型计算A声级和声品质客观心理声学参数;3.车内声品质主观评价:对噪声样本进行声品质主观评价,得到测试数据的主观评价结果;4.建立车内声品质主观评价的客观量化模型:以车内A声级、车内声品质客观心理声学参数与声品质主观评价结果为基础,通过遗传算法改进的BP神经网络,建立车内声品质的主观评价的客观量化模型;5.以重要影响的客观参量与声品质主观评价结果重建声品质主观评价的客观量化模型;6.建立车内声品质客观心理声学参数数据库。
  • 车车噪声品质预测方法

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