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公开(公告)号：CN114550697B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210083571.0
申请日：2022-01-17
申请人： 苏州大学
摘要： 本发明涉及一种联合混合采样和随机森林的语音样本均衡方法，首先对初始语音数据集进行特征提取；然后利用SMOTE‑ENN混合采样对提取后的语音数据特征集进行均衡处理，获得当前均衡的语音数据集；其次将当前均衡的语音数据集输入至双因子随机森林模型中，输出双因子随机森林模型的分类评估指标和袋外错误分类率；最后判断分类评估指标是否收敛，若分类评估指标收敛，则输出当前均衡的语音数据集；否则根据袋外错误分类率更新SMOTE‑ENN混合采样的混合采样率，返回重新对提取后的语音数据集进行均衡处理，直至分类评估指标收敛，输出当前均衡语音数据集。本发明最大化保留了信息价值高的样本数据。
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公开(公告)号：CN114550697A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210083571.0
申请日：2022-01-17
申请人： 苏州大学
摘要： 本发明涉及一种联合混合采样和随机森林的语音样本均衡方法，首先对初始语音数据集进行特征提取；然后利用SMOTE‑ENN混合采样对提取后的语音数据特征集进行均衡处理，获得当前均衡的语音数据集；其次将当前均衡的语音数据集输入至双因子随机森林模型中，输出双因子随机森林模型的分类评估指标和袋外错误分类率；最后判断分类评估指标是否收敛，若分类评估指标收敛，则输出当前均衡的语音数据集；否则根据袋外错误分类率更新SMOTE‑ENN混合采样的混合采样率，返回重新对提取后的语音数据集进行均衡处理，直至分类评估指标收敛，输出当前均衡语音数据集。本发明通过联合SMOTE‑ENN混合采样和双因子随机森林模型均衡数据集，最大化保留了信息价值高的样本数据。
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公开(公告)号：CN109283965B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201811469369.1
申请日：2018-11-28
申请人： 苏州大学
IPC分类号： G05F3/26
摘要： 本发明公开了一种低压降镜像电流源电路,包括镜像对称的第一PMOS管P1和第二PMOS管P2、以及第一参考电流源I1、第二参考电流源I2、第一NMOS管N1、第二NMOS管N2；第一参考电流源I1的一端分别连接到电压源VDD、第一PMOS管P1的源极和第二PMOS管P2的源极，第一参考电流源I1的输出端分别连接到第一PMOS管P1的栅极、第二PMOS管P2的栅极和第二NMOS管N2的漏极，第二参考电流源I2的一端接地，第二参考电流源I2的输出端分别连接到第一NMOS管N1的源极和第二NMOS管N2源极，第一PMOS管P1的漏极连接到第二NMOS管N2的栅极并作为电流输出端，第二PMOS管P2的漏极分别连接到第一NMOS管N1的漏极和栅极。本发明能够实现更稳定输出电流的同时降低所需电流源压降。
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公开(公告)号：CN110011627A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910344477.4
申请日：2019-04-26
申请人： 苏州大学
摘要： 本发明公开了一种宽输入范围高共模抑制比运算跨导放大器，包括偏置电路和运算跨导放大器主体电路，所述偏置电路为运算跨导放大器主体电路提供偏置电流；本发明的优点在于，能够在输入共模电压较大变化范围内实现较好CMRR性能的同时，维持输入差分对跨导值的稳定，且输入级尾电流源在较低压降时仍然能够提供较为恒定的偏置电流。
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公开(公告)号：CN107293302A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710502053.7
申请日：2017-06-27
申请人： 苏州大学
摘要： 本发明公开了一种用于语音测谎系统中的稀疏谱特征提取方法，包括如下步骤：步骤一、提取语音信号的梅尔频率谱系数、小波包频带倒谱系数，并融合所述梅尔频率谱系数和小波包频带倒谱系数构成倒谱特征；步骤二、采用K-奇异值分解算法对倒谱特征进行训练得到混合过完备表示字典；步骤三、在步骤二中所得到的混合过完备表示字典上，采用正交匹配追踪算法对倒谱特征进行稀疏编码，获取稀疏谱特征。本发明一方面可以弥补传统梅尔频率谱系数提供中高频段信息存在的不足，另一方面可以解决非线性融合参数集的冗余问题，降低分类模型的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN106571135A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610951988.9
申请日：2016-10-27
申请人： 苏州大学
CPC分类号： G10L15/02 , G10L15/144
摘要： 本发明公开了一种耳语特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)耳语音听觉谱特征表示；(2)特征降维及鲁棒性能分析；所述特征降维及鲁棒性能分析包括三个内容：(a)从高维的听觉谱中提取低维的拓扑结构特征；(b)拓扑结构特征时序性分析；(c)拓扑结构特征稳定性分析；(3)声学模型优化；所述声学模型优化采取先被动学习，后主动学习的训练机制，提高模型的自适应性能。本发明所述的耳语音特征提取方法将听觉感知谱特征降维得到拓扑结构特征，并通过加强特征的时序权重强化耳语音特征的可区分性。本发明通过两个目标函数在极大化不同语义的特征向量间距离的同时，同时极小化相同语义的特征向量间距离，提高特征的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103323053B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201310245563.2
申请日：2013-06-20
申请人： 苏州大学
IPC分类号： G01D21/02
摘要： 本发明公开了基于卫星定位的环境监测数据采集系统，包括电源、时钟模块，处理器模块，存储器模块，卫星定位模块，温度采集模块，湿度采集模块，环境监测数据获取模块，网络模块和人机接口模块，其中环境监测数据获取模块，包括串口数据获取模块、GPIB接口数据获取模块和LXI协议数据获取模块，网络模块包括无线通信模块和有线通信模块两部分，人机接口模块包括输入模块和显示模块两部分。本发明配合环境监测仪器使用，通过卫星定位信息为整个系统提供精确地理位置，可实时读取对应环境监测仪器的监测数据，将该位置的环境监测数据汇总并提交给环境监测数据管理系统，更方便实用。
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公开(公告)号：CN104376850A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410705012.4
申请日：2014-11-28
申请人： 苏州大学
摘要： 本发明公开了一种汉语耳语音的基频估计方法，具体步骤包括：建立一个语料一致的耳语音和正常语音数据库；分别提取耳语音的LPCC参数Lw、正常语音的LPCC参数Ln和基频参数F0，并按照Lw和Ln进行DTW对齐；将正常语音的F0在100～300Hz之间按照5Hz一个间隔划分，共产生40个区间；将所有对齐后的矢量按照正常语音F0的大小归属到每个区间中，将每个区间中的所有耳语音LPCC矢量训练为一个GMM模型，同时将该区间中所有耳语音LPCC矢量与正常语音F0参数构成的联合矢量训练为一个GMM模型并得到一个估计函数，共40个估计函数；提取耳语音的LPCC参数，将其与每一个GMM模型匹配，搜索最佳匹配的模型，然后采用该模型的估计函数估计耳语音的F0值。本发明能够估计耳语音的基频，有效解决汉语耳语音由于基频信息缺失带来的困难。
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公开(公告)号：CN104283534A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410600733.9
申请日：2014-10-31
申请人： 苏州大学
IPC分类号： H03K17/22
摘要： 本发明公开了一种抗干扰复位电路，包括源极与电源连接、漏极与一端接地的电容器连接、栅极接地的PMOS管和反相器电路，所述PMOS管和电容器的连接点与反相器电路的输入端连接，所述反相器电路的输出端连接外电路，所述反相器电路包括依次串联连接的第一反相器、第二反相器和第三反相器，所述第一反相器和第二反相器的电源输入端连接于所述PMOS管的漏极。本发明结构简单，不需要增加元器件，没有增加芯片面积和成本，且提高了复位电路抗干扰的能力。
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公开(公告)号：CN104091593A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410175090.8
申请日：2014-04-29
申请人： 苏州大学
摘要： 本发明属于语音识别领域，公开了一种采用感知语谱结构边界参数(PSSB)的语音端点检测算法。在对含噪语音进行基于听觉感知特性的语音增强之后，针对语音信号的连续分布特性与残留噪声的随机分布特性之间的不同点，对增强后语音的时-频语谱进行二维增强，从而进一步突出连续分布的纯净语音的语谱结构。通过对增强后语音语谱结构的二维边界检测，提出PSSB参数，并用于端点检测。实验结果表明，在白噪声-10dB到10dB的各种信噪比环境下，采用PSSB参数的端点检测算法更有效地检测出语音的端点。在-10dB的极低信噪比下，提出的方法仍然有75.2%的正确率。
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