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公开(公告)号：CN115436979A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211065774.3
申请日：2022-09-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种低复杂度高精度GNSS高动态信号频率估计方法及系统，其方法包括：对后相关信号进行建模，得到后相关信号；对后相关信号进行相邻差分处理，再进行积分得到近邻差分相干信号；对近邻差分相干信号进行多维差分积累，并对多维差分积累得到的信号进行多普勒变化率估计；基于后相关信号计算差分信号并对其进行积分，之后进行加/减处理，得到每一个翻转位置对应的数据比特符号和积累量；对积累量进行最大位置判决，得到真正的数据翻转位置；对后相关信号去除比特得到待处理信号，对待处理信号进行相干积分处理，之后对相干积分处理后的信号进行多普勒频率估计。本发明实现低复杂度实现高动态环境下高精度频率参数估计。
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公开(公告)号：CN113436646B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110648176.8
申请日：2021-06-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种采用联合特征与随机森林的伪装语音检测方法，包括以下步骤：S1、从训练语音库中随机选取真语音和伪语音，分别对随机选取的各语音进行LBP局部纹理特征和CQCC声学特征的提取，并将LBP局部纹理特征和CQCC声学特征联合组成联合特征向量，以得到训练数据集；S2、利用训练数据集对随机森林进行训练，以生成随机森林分类器；S3、将待测语音进行LBP局部纹理特征和CQCC声学特征的提取，并将LBP局部纹理特征和CQCC声学特征联合组成待测联合特征向量，将待测联合特征向量输入随机森林分类器以对待测语音进行真伪检测。本发明对待测语音进行真伪检测，有效提升ASV系统的安全性。
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公开(公告)号：CN114355417A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111491535.X
申请日：2021-12-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种顾及伪距多径、轨道及数据类型的三频周跳探测修复法，步骤包括步骤(1)提取导航系统的原始观测值为原始伪距、载波相位和信噪比；步骤(2)原始观测值的预处理：步骤(3)将预处理后的观测值进行周跳探测；步骤(4)周跳修复；步骤(5)输出修复后的观测值。本发明专利从观测层面对原始观测值进行预处理，采用基于信噪比约束的自适应阈值小波包滤波去噪模型滤除随机噪声，同时采用基于分轨道分卫星的高度角模型对卫星端伪距多径误差进行校正，降低卫星端伪距多径误差的影响。最后，从探测层面对检测量进行自适应阈值检测，减小周跳误探率，提高探测准确率。
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公开(公告)号：CN113380264A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110558455.5
申请日：2021-05-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G10L21/013
Abstract: 本发明用于非对称语料的语音转换方法：从训练数据集中所有语音段的集合中采样得到声学矢量序列，编码器生成潜矢量序列；得到潜矢量序列后，通过IN算法得到语音的内容信息；将语音内容信息从潜矢量中减去，得说话人的个性特征；解码器对分离后的内容信息表示与说话人个性特征表示进行合成，生成语音；参数更新；判别器用对抗损失表示；将待转换的源语音与目标语音分别作为已经训练好的编码器的输入，编码器提取源语音的内容信息和目标语音的个性特征，再将两者通过已经训练好的解码器进行合成，生成保留源语音的内容信息并具有目标说话人个性特征的语音。
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公开(公告)号：CN107843905A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201710991658.7
申请日：2017-10-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S19/24
Abstract: 本发明公开了一种快速高动态GNSS频率搜索方法，包括以下步骤：S1.接收高动态后相关信号，对高动态后相关信号进行调频斜率压缩搜索，得出预测的调频斜率α；S2.将预测的调频斜率α去除其对后相关信号的影响，得出预测的初始频率f。本发明考虑到了接收机与卫星有相对加速度的信号频率估计，采用两步压缩，第一步压缩调频斜率搜索，采用相邻差分的方式减小数据调制对检测峰值的影响；第二步利用信号循环平稳特性取信号自相关，去除数据比特对积分峰值的影响。基于上述两步分离了比特符号、初始频率和调频斜率间相互影响，实现了快速估计频率的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117292677A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311294209.9
申请日：2023-10-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G10L15/01 , G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/07 , G10L15/16 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种用于语音转换系统的音质评估方法，先将语音数据进行文件格式转换，再使用神经网络模型对格式转换后的文件进行特征提取，构建损失函数，使用已标注MOS评价分数的公开语音数据集对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型，用于实际评估。本方法通过对主观评价的分数进行预测，能在一定程度上代替语音的主观评价，省去了人工成本。另外，通过改变评测分数的类别，使预测的分数既可以是语音MOS分数，也可以是相似度分数，从而实现多类别的评价分数预测。
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公开(公告)号：CN108766450B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN201810335633.6
申请日：2018-04-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于谐波冲激分解的语音转换方法，包括如下步骤：S1，将语音信号分解成谐波信号和冲激信号；S2，将所述谐波信号进行语音转换，形成目标谐波信号；S3，将所述目标谐波信号与所述冲激信号进行叠加，形成目标语音信号。本发明采用谐波冲激分解模型对语音信号进行分解，将语音信号分解成谐波信号部分和冲激信号部分，仅对谐波信号部分做频谱分解和稀疏表示，不对冲激信号做任何处理，既能够保证信息的完全性、又可以减少信息的丢失，还有利于提高转换后语音的质量，处理过程简单、方便，推广性强，具有较高的应用前景。
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公开(公告)号：CN114203192A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111482900.0
申请日：2021-12-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G10L21/013 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种采用循环帧单元选择的语音转换方法及系统，本发明方法按如下步骤：S1，使用源说话人和目标说话人的语音数据库，用SI‑DNN提取出音素后验概率作为频谱特征，获得基音频率作为韵律特征，分别使用KL散度和对数刻度上的绝对差作为特征失真程度的度量；S2，根据语音帧之间的特征失真，针对每个源帧找出与其距离最小的K个目标候选帧，从而对一段T帧的语音能构造对应的大小为T×K的候选矩阵，后搜索出最佳轨迹，再利用找出的最佳轨迹作为新的源语音输入，不断优化转换后的语音，直到找出效果最好的目标帧序列；S3，用RNN‑LSTM处理得到最佳韵律轨迹，获得增强的音调周期和音调相关性，再与最佳频谱轨迹合成语音波形，输出转换后的语音。
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公开(公告)号：CN110010137B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910272145.X
申请日：2019-04-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于张量结构及稀疏表示的说话人确认方法及系统，该方法包括步骤：S1、构建听觉特征张量；S2、将所述听觉特征张量转换成稀疏矩阵；S3、降低所述稀疏矩阵的维度以生成最终的特征向量；S4、基于稀疏表示分类器进行说话人确认。本发明能够在保留数据的内在结构的基础上，减少计算的复杂度，提高说话人确认效率。
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公开(公告)号：CN108510995B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810120029.1
申请日：2018-02-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G10L21/003 , G10L21/013 , G10L25/24
Abstract: 本发明公开了一种面向语音通信的身份信息隐藏方法，其按如下步骤进行：一、语音源建模；二、生成语音字典；三、采用身份信息隐藏算法将用户的语音转换成了与该用户差异最大的语音源的声音。通过建立N个说话人的语音库，并提取特征参数储存的方式，解决传统语音转换方法中需要对不同说话人建立不同转换函数的弊端。在本发明中，对于不同的用户，只需要少量语音数据就可以根据相似度选择转换函数，而不再需要重新训练转换函数即可实现身份信息隐藏，方便用户使用。
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