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公开(公告)号：CN112509605A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011356132.X
申请日：2020-11-26
申请人： 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC分类号： G11B7/0065 , G11B7/24 , G11B7/245 , G11B7/2533 , G11B7/2545
摘要： 本发明公开了一种多层体全息式五维数据存储方法及系统，方法包括：对五维数据进行编码，形成五维数据对应的五维数据页；采用计算全息技术生成五维数据页对应的全息图，并将全息图加载到空间光调制器；利用RGB三色激光照射空间光调制器，形成物光；通过物光和参考光在存储介质中发生干涉，将五维数据记录于存储介质中。本发明在传统体全息存储的基础上增加了色彩信息和灰阶信息，形成五维数据页，利用计算全息技术生成全息图，并通过干涉的方式将全息图记录到存储介质上，由于五维数据本身包含五维信息，不是利用复用技术提高存储密度，不存在一个区域记录多幅全息图的情况，在提高存储容量的同时有效避免了页内串扰、页间串扰。
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公开(公告)号：CN114339564B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111586513.1
申请日：2021-12-23
申请人： 清华大学深圳国际研究生院 , 鹏城实验室
IPC分类号： H04R25/00
摘要： 一种基于神经网络的用户自适应助听器自验配方法，包括：根据用户纯音测听得到的听力图，拟合一组初始的信号处理参数；通过用户佩戴的预调了所述信号处理参数的助听器，进行多轮的言语测听和参数调整；其中，每次言语测听完毕后，基于神经网络的言语测听识别概率模型根据用户的言语测听记录，预测用户在各种参数组下对不同言语测听语料的识别概率；参数组优化系统根据预测结果，获得使用户的言语测听识别率最高的几组参数组供用户选择，并基于用户选择的参数组，继续微调参数；持续迭代进行言语测听和参数调整，直到助听器调配到满足预定的助听效果为止。本发明使助听器验配便捷化的同时提高了验配结果的精确性。
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公开(公告)号：CN114245280B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202111565538.3
申请日：2021-12-20
申请人： 清华大学深圳国际研究生院 , 鹏城实验室
IPC分类号： H04R25/00 , G10L21/0272 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 一种基于神经网络的场景自适应助听器音频增强系统和方法，该系统包括基于神经网络的多模态场景特征提取模块和音频增强模块，所述多模态场景特征提取模块对场景进行多模态场景特征提取，所述多模态场景特征包括所述场景的音频和图像特征；所述音频增强模块使用所述多模态场景特征编码对原始音频进行音频增强。本发明将场景信息融合进音频增强系统，从而实现在不同场景下对不同音频进行增强或抑制，提升了用户的使用体验。本发明可以用于帮助助听器在不同场景下实现针对性音频增强，可以降低模型存储需求，提升推理速度和音频增强表现。
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公开(公告)号：CN112509605B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011356132.X
申请日：2020-11-26
申请人： 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC分类号： G11B7/0065 , G11B7/24 , G11B7/245 , G11B7/2533 , G11B7/2545
摘要： 本发明公开了一种多层体全息式五维数据存储方法及系统，方法包括：对五维数据进行编码，形成五维数据对应的五维数据页；采用计算全息技术生成五维数据页对应的全息图，并将全息图加载到空间光调制器；利用RGB三色激光照射空间光调制器，形成物光；通过物光和参考光在存储介质中发生干涉，将五维数据记录于存储介质中。本发明在传统体全息存储的基础上增加了色彩信息和灰阶信息，形成五维数据页，利用计算全息技术生成全息图，并通过干涉的方式将全息图记录到存储介质上，由于五维数据本身包含五维信息，不是利用复用技术提高存储密度，不存在一个区域记录多幅全息图的情况，在提高存储容量的同时有效避免了页内串扰、页间串扰。
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公开(公告)号：CN114339564A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111586513.1
申请日：2021-12-23
申请人： 清华大学深圳国际研究生院 , 鹏城实验室
IPC分类号： H04R25/00
摘要： 一种基于神经网络的用户自适应助听器自验配方法，包括：根据用户纯音测听得到的听力图，拟合一组初始的信号处理参数；通过用户佩戴的预调了所述信号处理参数的助听器，进行多轮的言语测听和参数调整；其中，每次言语测听完毕后，基于神经网络的言语测听识别概率模型根据用户的言语测听记录，预测用户在各种参数组下对不同言语测听语料的识别概率；参数组优化系统根据预测结果，获得使用户的言语测听识别率最高的几组参数组供用户选择，并基于用户选择的参数组，继续微调参数；持续迭代进行言语测听和参数调整，直到助听器调配到满足预定的助听效果为止。本发明使助听器验配便捷化的同时提高了验配结果的精确性。
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公开(公告)号：CN114245280A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111565538.3
申请日：2021-12-20
申请人： 清华大学深圳国际研究生院 , 鹏城实验室
IPC分类号： H04R25/00 , G10L21/0272 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 一种基于神经网络的场景自适应助听器音频增强系统和方法，该系统包括基于神经网络的多模态场景特征提取模块和音频增强模块，所述多模态场景特征提取模块对场景进行多模态场景特征提取，所述多模态场景特征包括所述场景的音频和图像特征；所述音频增强模块使用所述多模态场景特征编码对原始音频进行音频增强。本发明将场景信息融合进音频增强系统，从而实现在不同场景下对不同音频进行增强或抑制，提升了用户的使用体验。本发明可以用于帮助助听器在不同场景下实现针对性音频增强，可以降低模型存储需求，提升推理速度和音频增强表现。
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公开(公告)号：CN111291844B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010048033.9
申请日：2020-01-16
申请人： 清华大学深圳国际研究生院 , 深圳市金质金银珠宝检验研究中心有限公司
IPC分类号： G06K19/06
摘要： 本发明公开了一种体全息式四维码防伪的实现方法，该方法包括：生成待加密明文信息；随机产生非对称加密的公钥、私钥对；采用公钥对待加密明文进行加密，以得到加密后的密文信息；对密文信息通过xyz三个方向的立体二维码进行编码，以得到加密立体二维码；通过RGB三基色的码元组合对私钥进行编码，以形成彩色立体的四维码；通过计算全息生成四维码的全息图；通过空间光调制器加载四维码的全息图；通过RGB三色激光复用，将四维码的全息图通过干涉的方式记录到体全息材料上。本发明增大了仿制难度，提高了加密性能和数据信息的容纳量，最终提高了防伪和加密性能。
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公开(公告)号：CN111291844A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010048033.9
申请日：2020-01-16
申请人： 清华大学深圳国际研究生院 , 深圳市金质金银珠宝检验研究中心有限公司
IPC分类号： G06K19/06
摘要： 本发明公开了一种体全息式四维码防伪的实现方法，该方法包括：生成待加密明文信息；随机产生非对称加密的公钥、私钥对；采用公钥对待加密明文进行加密，以得到加密后的密文信息；对密文信息通过xyz三个方向的立体二维码进行编码，以得到加密立体二维码；通过RGB三基色的码元组合对私钥进行编码，以形成彩色立体的四维码；通过计算全息生成四维码的全息图；通过空间光调制器加载四维码的全息图；通过RGB三色激光复用，将四维码的全息图通过干涉的方式记录到体全息材料上。本发明增大了仿制难度，提高了加密性能和数据信息的容纳量，最终提高了防伪和加密性能。
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公开(公告)号：CN115423071A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210942840.4
申请日：2022-08-08
申请人： 清华大学深圳国际研究生院
摘要： 本发明公开了一种用于神经网络量化的运行时动态推理方法，包括以下步骤：S0、接收输入，为不同输入进行部署后量化位宽的动态调整；所述调整包括如下步骤：S1、构建超级网络，所述超级网络包含所有可行量化方案的组合，所述量化方案可以在运行时不经量化微调而直接使用；S2、进行强化学习代理的训练：将针对不同输入的最优量化位宽决策问题建模为马尔科夫过程，并通过训练强化学习代理来实现输入感知的量化方案选择。本发明利用了深度网络中逐层顺序处理特征的特性，将模型的输入与每层逐层位宽选择问题建模成一个马尔科夫过程，从而可以使得不同输入产生不同的位宽决策，以达到动态推理的目的。
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公开(公告)号：CN112347853B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202011077033.8
申请日：2020-10-10
申请人： 鹏城实验室
IPC分类号： G06V20/62 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06T7/277 , H04N7/18 , H04W4/029 , H04W4/40
摘要： 本发明公开了一种基于视频的车牌数据脱敏方法及系统，方法包括步骤：对视频中的车辆进行跟踪检测，获取车辆位置信息；根据所述车辆位置信息从所述视频中截取出对应帧的车辆图片，获取对应车辆的车牌位置信息；通过构造决策树二分类器判断所述车牌是否为误检车牌，若是，则去掉所述误检车牌的位置信息，并将所述车辆记为车牌漏检车辆；若否，则将所述车辆位置信息和车牌位置信息融合并对应存储；采用kalman滤波估计出所述车牌漏检车辆的车牌坐标并保存；根据存储的车牌位置信息和车牌坐标对视频中车辆的车牌进行马赛克处理，实现车牌数据脱敏。本发明提高了车牌检测的准确率，从而提高了车牌数据脱敏准确率。
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