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公开(公告)号：CN115412808B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202211077500.6
申请日：2022-09-05
申请人： 天津大学
IPC分类号： H04R5/033 , H04R29/00 , H04N13/344
摘要： 本发明公开了一种基于个性化头相关传递函数提高虚拟听觉重放方法及系统，方法包括：建立高精度头相关传递函数(Head‑Related Transfer Function,HRTF)数据库，提取HRTF高维度特征；采集和优选人体特征参数；利用广义回归神经网络定制个性化HRTF。系统由3D听觉显示模块、音频合成模块、测试模块组成，3D听觉显示模块将个性化两耳时间差、两耳强度差和HRTF可视化和存储；音频合成模块从音频库中选择不同类型、频率和时长音频与个性化HRTF卷积，合成不同空间方位的声源信号；测试模块嵌入计算机仿真技术和3D渲染技术，操作者通过人机交互多元化评估个性化HRTF虚拟听觉重放效果。
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公开(公告)号：CN117437367B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311773888.8
申请日：2023-12-22
申请人： 天津大学
摘要： 本发明公开了一种基于耳廓关联函数预警耳机滑动及动态修正方法，首先，建立三维耳廓模型数据库和耳廓‑耳机近场声学模型，采集耳道处的频谱信息建立耳廓关联函数，基于耳廓关联函数优选耳廓关键特征参数，并利用高斯核神经网络构建两者的映射模型。其次，结合微型光学相机的光学拍照技术重建耳廓模型，并结合计算机视觉的模式识别技术快速识别耳廓关键特征参数的特征点，通过分析前后两帧的特征点坐标位置的相关性，实现耳机滑落预警功能，同时，根据最新特征点获取耳廓关键特征参数并实时反馈给耳廓特征‑耳廓关联函数映射模型，实现动态修正功能。本发明为耳机错位畸变校准提供
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公开(公告)号：CN101816560B
公开(公告)日：2011-11-16
申请号：CN201010187237.7
申请日：2010-05-31
申请人： 天津大学
摘要： 本发明涉及一种身份识别方法。为提供一个更好的步态识别结果，能够减少人体运动检测过程的工作量以及对硬件设施的要求，本发明采用的技术方案是，包括下述步骤：S1.对人体红外热释电信号进行采集；S2.对采集的人体红外热释电信号进行输出放大处理，同时进行滤波处理；S3.对处理后的人体红外热释电信号进行数据处理，数据处理是小波变换、独立成分分析、K-Means聚类算法处理、身份识别。本发明主要应用于数字信号处理中的线性调频信号参数估计。
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公开(公告)号：CN101843491A
公开(公告)日：2010-09-29
申请号：CN201010193832.1
申请日：2010-06-07
申请人： 天津大学
IPC分类号： A61B5/117 , A61B5/0476
摘要： 本发明涉及通过脑电进行身份识别的技术领域。提供一种能更加全面的反映、分析脑电中包含的信息，并从中提取出具有明显个体差异性的、有效的脑电特征参数的方法，以实现身份识别的目的。为此，本发明采用的技术方案是：基于双线性模型的静息脑电身份识别方法，包括下列步骤：通过佩戴在受试者头上的电极帽采集原始静息脑电信号；对原始静息脑电信号进行预处理；建立包含线性和非线性成分的复合模型；采用主成分分析PCA进行数据降维；基于支持向量机进行身份识别。本发明主要应用于进行身份识别。
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公开(公告)号：CN101816560A
公开(公告)日：2010-09-01
申请号：CN201010187237.7
申请日：2010-05-31
申请人： 天津大学
摘要： 本申请涉及一种身份识别方法。为提供一个更好的步态识别结果，能够减少人体运动检测过程的工作量以及对硬件设施的要求，本发明采用的技术方案是，包括下述步骤：S1.对人体红外热释电信号进行采集；S2.对采集的人体红外热释电信号进行输出放大处理，同时进行滤波处理；S3.对处理后的人体红外热释电信号进行数据处理，数据处理是小波变换、独立成分分析、K-Means聚类算法处理、身份识别。本发明主要应用于数字信号处理中的线性调频信号参数估计。
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公开(公告)号：CN115412808A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211077500.6
申请日：2022-09-05
申请人： 天津大学
IPC分类号： H04R5/033 , H04R29/00 , H04N13/344
摘要： 本发明公开了一种基于个性化头相关传递函数提高虚拟听觉重放方法及系统，方法包括：建立高精度头相关传递函数(Head‑Related Transfer Function,HRTF)数据库，提取HRTF高维度特征；采集和优选人体特征参数；利用广义回归神经网络定制个性化HRTF。系统由3D听觉显示模块、音频合成模块、测试模块组成，3D听觉显示模块将个性化两耳时间差、两耳强度差和HRTF可视化和存储；音频合成模块从音频库中选择不同类型、频率和时长音频与个性化HRTF卷积，合成不同空间方位的声源信号；测试模块嵌入计算机仿真技术和3D渲染技术，操作者通过人机交互多元化评估个性化HRTF虚拟听觉重放效果。
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公开(公告)号：CN115153563A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210527156.X
申请日：2022-05-16
申请人： 天津大学
摘要： 本发明公开了一种基于EEG的普通话听觉注意解码方法及装置，方法包括：通过深度学习架构建立EEG和语音包络之间的非线性模型，将提取得到的语音包络和采集的EEG信号作为非线性模型的输入；基于所述非线性模型，借助长短时记忆人工神经网络和基于自注意力机制的深度学习模型构建基于脑电信号的语音包络重构模型；计算重构语音包络和候选语音包络之间的Pearson’s相关系数，将候选语音与重构语音包络的相关系数最大的语音流作为被试的听觉注意对象；对语音内容进行在线或者离线的解码，输出重构的语音包络。装置包括：脑电帽、放大器和处理器。本发明解决目前没有特定的声调语言的听觉注意解码模型，对于非声调语言的听觉注意力解码效果也有提升。
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公开(公告)号：CN101862194A
公开(公告)日：2010-10-20
申请号：CN201010200753.9
申请日：2010-06-17
申请人： 天津大学
摘要： 本发明涉及脑电身份识别领域。为提供一种可实现将想象动作模式下的脑电信号作为一种生物特征来实现身份识别，准确性高，迅速快捷。为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：基于融合特征的想象动作脑电身份识别方法，包括下列步骤：在受试者执行想象动作的过程中，采集相应的脑电信号；经过去噪等预处理后，分别提取单一通道的脑电特征和大脑半球对侧跨通道脑电特征，将二者进行融合；随后对融合特征进行降维操作以优化重组；最后送入分类器进行分类学习与测试，达到身份识别的目的。本发明主要应用于脑电身份识别。
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公开(公告)号：CN118717040A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410656224.1
申请日：2024-05-24
申请人： 天津大学
摘要： 本发明公开了一种基于脑电数据的前庭功能评估指标的选择方法，包括以下步骤：步骤1，采集每个前庭冷热刺激周期的脑电数据，步骤2，对步骤1得到的脑电数据进行处理，步骤3，计算四个时期不同频段的相对功率谱密度，步骤4，针对每个频段的每个导联的相对功率谱密度，对每个时期之间的差异被进行比较，在选定频段的相对功率谱密度具有显著性变化的导联作为选定导联，以所述选定导联的选定频段的相对功率谱密度的变化趋势作为前庭功能评判依据。本发明为前庭功能的评估提供了更多可选择的分析指标。
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公开(公告)号：CN117828274A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410021240.3
申请日：2024-01-05
申请人： 天津大学
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/2411 , G06N20/10
摘要： 本发明公开了一种从脑电信号中去除人工耳蜗伪迹的方法，首先对含人工耳蜗伪迹的原始EEG信号进行初步预处理，然后将初步预处理后的信号经支持向量机分类得到未受CI污染和受CI污染的导联信号，前者移除生理伪迹分量，后者先移除生理伪迹分量与CI分量，再经EEMD算法消减CI噪声，最后合并两个导联信号得到伪迹矫正后的全导联信号。本发明实现了对脑电信号中CI伪迹的有效去除，提高脑电信号数据质量，有助于听觉脑机接口技术应用于CI患者的听觉康复客观评估，为听觉脑机接口的临床落地提供了技术支持。
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