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智能声纹识别系统（开源工具ASV-Subtools）
ASV-Subtools的设计理念在于代码高度复用的同时保持模块分化和开发自由，因此具有高效性、可读性、通用性、灵活性四大特性。使用者可以轻松上手并只需通过简单的编辑配置文件就能探索不同的网络架构，实现最优异的性能。
一、项目分类
关键核心技术突破
二、成果简介
声纹识别是指从说话人的语音信号中提取声纹特征，并通过有效的分类识别模型，对说话人的身份进行校验和鉴别。声纹识别广泛应用于刑侦、人机交互声纹口令验证、银行声纹身份验证等领域。得益于深度学习的发展，声纹识别的性能在不断提升，但落地难度也相应提高。
ASV-Subtools是厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）于2020年6月推出的一套高效、易于扩展的声纹识别开源工具，该工具是基于Kaldi与Pytorch开发的，充分结合了Kaldi 在语音信号和后端处理的高效性以及PyTorch 开发和训练神经网络的便捷灵活性。自开源以来，ASV-Subtools就以卓越的性能和灵活便捷的框架受到国内外重点科研院所和研发人员的青睐。
ASV-Subtools的设计理念在于代码高度复用的同时保持模块分化和开发自由，因此具有高效性、可读性、通用性、灵活性四大特性。使用者可以轻松上手并只需通过简单的编辑配置文件就能探索不同的网络架构，实现最优异的性能。
相较于语音领域的其他开源工具，ASV-Subtools专注于声纹领域的研究，不仅先后为东方语种、CNSRC等国内外知名竞赛中提供基线系统和技术支持，同时在声纹领域公开的VoxCeleb数据集上也在不断刷新着SOTA的结果。
为了加快声纹产品的落地，厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）与厦门天聪智能软件有限公司（TalentedSoft）合作，共同为ASV-Subtools的开发与更新做出贡献。目前ASV-Subtools已打通声纹识别从算法研究到产品落地的全流程，技术成熟度已达到可以量产的水平。
GitHub：https://github.com/Snowdar/asv-subtools
厦门大学
2022-07-28
用于人体情绪识别的表皮混合电子系统
脑电信号（EEG）可以反馈人类情绪对应的电位变化，这为情绪识别提供了一条可行的路径。脑电信号幅值低，易受到外界噪声干扰，获取高保真度的脑电信号是实现情绪识别的基础。
一、项目分类
关键核心技术突破
二、成果简介
情绪可以有效反映人的生理和心理状态，在日常生活中起着举足轻重的作用。然而与情绪密切相关的多种疾病，具有隐蔽性，难以提前预防，对患者的生活造成很大困扰。由于脑电信号（EEG）可以反馈人类情绪对应的电位变化，这为情绪识别提供了一条可行的路径。脑电信号幅值低，易受到外界噪声干扰，获取高保真度的脑电信号是实现情绪识别的基础。目前用于脑机接口的数据采集设备通常为多通道刚性电极集成的脑电帽，其便携性和佩戴舒适性较差，易受运动伪影的影响。此外，脑电信号的非平稳性和个体间存在域转移问题，也会导致分类准确性下降。因此，在确保的脑电采集设备佩戴舒适性和便携性的同时，实现高质量信号的采集和高精度的情绪分类仍然存在重大挑战。近年来，开发高性能的柔性表皮电极成为研究热点。如何降低电极的接触阻抗，进一步提高电极在极端变形、出汗、运动、高湿度等复杂条件下，稳定采集高质量电生理信号的能力成为研究关键。
华中科技大学
2022-07-27
一种基于噪声识别的红外图像降噪方法
本发明公开了一种基于噪声识别的红外图像降噪方法，本方法引入了噪声识别的基本思想，分别计 算了当前像素基于截尾均值的和基于梯度的隶属度，考察当前像素受噪声干扰的程度，采用联合判据判 断当前像素是否为噪声像素，最后根据判断结果进行降噪，实现对红外图像的降噪。本发明计算量小， 易于实时实现;相对传统算法能更有效的保护图像边缘与细节;在对噪声点进行降噪的过程中也考虑了 图像的纹理梯度信息，更为准确的对原有信号进行估计。
武汉大学
2021-04-13
非控环境下基于视频的人脸识别系统
本项目实现自然视觉监控环境下单/多人的人脸检测、跟踪及识别。系统能实现单样本条件下，完成视频中所出现人物的身份判别，能应对自然监控环境下的光照、姿态、表情变化及面部遮挡物的改变。目前，系统识别精度在千人库小规模测试中达到 95%以上，识别速度为 25 帧/秒。系统主要特点在于：
(1) 不同环境下的人脸特征点标记：以主动外观模型为基础，初始化后经过一组级联回归器的数次迭代来优化标记点，最终得到足够精度的标记点。方法能适应多姿态、多表情以及多种光照等自然环境下的人脸。
(2) 高效的有效人脸检测、跟踪及确认机制：在监控视频中，人脸在某些帧会出现模糊、严重遮挡而使得脸部特征严重缺失，此时所捕捉到的人脸已不适合进行识别。为此，通过建立高效的模糊及遮挡判别机制，自动抛弃原始检测到的非人脸和非正常人脸，完成非连续帧多个人脸的有效跟踪。
(3) 鲁棒且具有区分度的人脸特征提取机制：考虑到校正后的人脸仍然与原始样本人脸存在差距，从多个尺度从校正后的归一化人脸中提取不变性特征，能适应多种环境改变，同时设计特征投影空间，进一步加强样本区分度。
(4) 高速有效的识别确认机制：为提高识别的准确性，建立视频识别序列中正确识别确认机制，通过 voting 方式，删除序列中的误识别，保留正确识别结果。
此外，为提高系统对人脸表情和眼镜等遮挡物的适应性，正在进行二次版本的提升工作，目前已完成人脸表情归正以及遮挡物自动摘除的仿真，部分仿真结果。
江南大学
2021-04-13
便携式人体生理信号监测系统研发及应用
本项目从人们对社区或家庭健康监护的需求出发，基于掌上电脑、PDA 或手机等无线移动终端实现远程健康监护： （1）根据监护的生理参数需求，开发分立的小型化装置，采集人体生理信号或参数，经由短距离无线通信技术，传送到无线移动终端； （2）基于无线移动终端开发生理监护信息管理系统，实现心电图等健康监护参数的数据存储、显示和信息处理，构建监护对象的生理监护体域网； （3）基于无线移动终端进行无线数据联网，建立健康监护对象体域网与监护服务器的远程数据交互，开发服务器端的健康管理系统，从而构建面向社区或家庭健康监护的低成本健康监护网络。 目前已经完成基于安卓操作系统开发生理监护信息管理系统，实现基本信息存储、显示和数据通信；成功研制工程样机，并在此基础上生产3000台智能手机；设计平板电脑的模具等硬件设计及相关试样，正研制平板电脑样机。
天津职业技术师范大学
2021-04-11
城市交通信号自组织控制装备开发
此项目具有面向城市交通信号控制装备的“软件和信息服务业”特征的技术属性。即城市交通信号自组织控制理论与装备开发技术。 为解决传统自上而下的城市交通信号控制方法带来的理论难题（如图所示）: (1)动态特性的非线性、 (2)状态参数的时变性、(3)系统边界的开放性、(4)动力系统的高阶性、(5)相邻路口的耦合性、 (6)信号控制的实时性等系统属性，造成的无法实现实时性控制的难题。 为此，针对具有复杂系统特征的城市交通信号控制问题，项目在国内首次提出“城市交通信号自下而上自组织控制理论”（如图2所示）。即通过赋于相邻路口的自组织属性，可大幅度减少其控制系统自由度和复杂性。在快速、实时控制的假设前提下，使其信号控制由原来的开放性、大自由度、不确定性问题，改变为非开放性、小自由度、确定性问题。
同济大学
2021-02-01
基于双极化天线的 GNSS 信号捕获、跟踪方法及系统
本发明公开了一种基于双极化天线的 GNSS 信号捕获、跟踪方法及系统，本发明 GNSS 信号捕获方 法为:采用右旋圆极化天线和左旋圆极化天线分别接收 RHCP 信号和 LHCP 信号，基于 RHCP 信号捕获 卫星信号并提取未捕获卫星的编号;加长积分时间，分别基于 RHCP 信号和 LHCP 信号对未捕获卫星的 信号进行捕获，并且，基于 RHCP 信号和 LHCP 信号同时分别捕获相同卫星或不同卫星的信号。本发明 采用双极化天线同时接收直射信号和反射信号，并基于直射信号和反射信号处理卫星信号并定位，在多 径衰减严重和信号环境恶劣情况下，采用本发明可提高 GNSS 接收机在城市及室内等弱信号环境、复杂 信号环境下的灵敏度性。
武汉大学
2021-04-13
用于卫星导航系统的射频信号质量评估技术
已有样品/n该项目提供了一种用于卫星导航系统的射频信号质量评估方法。该项目结合卫星导航信号的特点提出了一套较完善的评估指标体系，并给出了包括信号采样、滤波、数字下变频、同步、理想基带信号复现、信号质量指标提取等关键步骤的具体实现方法。与此前的其它方法相比，该项目的应用效果有三方面的显著改善：1）消除了模拟通道间的时延不一致性对信号一致性评估精度的不利影响；2）制定的评价指标与信号捕获、跟踪、解调性能直接关联，可定量评
华中科技大学
2021-01-12
少通道脑机接口EEG信号的特征提取方法
本发明公开了少通道脑机接口EEG信号的特征提取方法，尤其涉及用于脑机接口的信号处理方法，属于认知神经科学、信息处理相交叉的技术领域。本发明通过基于sin波辅助信号的多变量经验模式分解将少通道EEG信号扩容至多通道，通过将多通道合成信号映射在多维球体上以获取投影极限值瞬时时刻及其对应的通道信号，由投影极限瞬时时刻及其对应的通道信号确定多通道合成信号局域均值，以多通道合成信号及其局域均值的差值为固有模态函数，经过多次迭代计算获得多个固有模态函数。本发明提出的基于sin波辅助信号的多变量经验模式分解有效克
东南大学
2021-01-12
环形交叉口时空优化设计与信号控制技术
传统无信号控制环形交叉口适应于流量较小的交叉口，当流量增加时，往往成为城 市交通拥阻的主要发生地之一，国内大量环形交叉口面临改造问题。 本成果基于杨晓光教授首先提出并践行的“环形交叉口左转二次控制理论”，对环 形交叉口在空间上和时间上形成了优化设计技术，包括机动车交通和慢行交通空间设计 与信号控制技术，以及非常规环形交叉口的布局设计；以及信号控制中的主要参数相位 相序、绿灯时间、相位损失时间的计算方法。 成果给出了信号控制环形交叉口通行能力关键影响因素间的定量关系，可以最佳确 定绿灯间隔时间、环道左转容量等参数。并提出了信号控制环形交叉口直行与左转通行 能力的计算方法，在此基础上，可计算分析信号周期、中心岛半径与环形交叉口通行能 力的最佳组合。 本成果的应用将规范各类环形交叉口的交通秩序，改善城市交通面貌；极大地提高 环形交叉口的通行效率，缓解城市道路交通压力；避免对环形交叉口进行无谓改造，节 省城市建设资金，减少对城市环境等的破坏。
同济大学
2021-04-13