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脉搏语音图像分析系统
该系统是与北大医学部物理教研室联合研制。涵盖了脉搏、语音等非电量的信号采集、频谱分析、分解与合成等功能;结合数字图像处理技术,进行傅里叶光学实验模拟。系统可完成多个设计性、创新性、趣味性的实验内容。 《脉搏语音图像分析系统》是与北京大学医学部物理教研室联合研制开发。 该系统涵盖了脉搏、语音等非电量的信号采集、频谱分析、分解与合成等功能;并结合数字图像处理技术,进行傅里叶光学实验模拟。 仪器可应用于开设“压力传感器测量脉搏”、“语音形态观测”、“数字图像的离散傅里叶变换”等多个实验,更能够让学生自主设计各类频谱滤波器,完成多个设计性、创新性、趣味性的实验内容。 系统特色: 1.  直观地展现语音、脉搏等生活中常见的信号,实现脉搏信号和语音信号的可视化; 2.  快捷地分析脉搏、语音信号的频谱构成、选频、重建; 3.  轻松地完成阿贝成像空间滤波物理研究性实验内容,以及数字图像的二维频谱分析、滤波、重建等功能; 4.  高灵敏度的采集探头对脉搏信号进行真实呈现,精确分析脉搏强度,实现科学定量地脉搏诊断。 功能模块 一、脉搏语音实验仪 二、信号分析软件 1. 脉搏信号测量分析测量脉搏波,并对脉搏信号作傅里叶频谱分析;并根据信号频谱图,进行原信号的分解以及合成还原。 教学应用: 可用于研究脉搏波的不同频率构成,通过任意分解和还原脉搏信号,分析不同频率对于脉搏图像的影响程度和变化规律。 2.  语音信号观察测量语音,并对语音信号作傅里叶频谱分析;在此基础上对原信号分解、合成、还原。 (1) 不同语音图像和频谱对比; (2) 分析同一实验者的不同音节,并进行信号的傅里叶变换,对比两段语音的时域差别和频域差别;(3) 分析不同实验者语音频谱,理解和掌握语音识别的原理; (4) 长时动态傅里叶频谱观察,进行长时间动态观察语音信号的时域图像和频域图像。教学应用:(1) 方便学生观察不同音节的语音形态,分析语音结构的细节特征;(2) 直观地反映语音信号在短时间内重复的周期变化,对不同类周期信号进行分析,研究类周期信号之间的异同点;(3) 对语音进行时-频分析,观察不同人、不同声音的频谱特征。 3.  多通道信号叠加分析 将多通道信号进行叠加,频谱分析、信号分解、分离和还原。将实验中多种信号通过传感器转换为电信号,接入外接通道,进行信号观察、检测和时-频分析。 教学应用: (1) 用标准信号进行实验分析,并与理论计算公式作对比,对傅里叶变换公式进行实验验证; (2) 根据实际需要,可以让学生设计测量各种物理量的传感器,直接输入到实验仪的外接通道,进行待测信号的测量。 4.  数字图像处理与光学实验模拟 观察黑白图片的二维傅里叶频谱,使用不同形状和参数的滤波器,对图像频谱进行低通、高通以及带通处理,对比处理后图像与原图的异同。 教学应用: (1) 将数字图像作为二维函数,通过傅立叶变换转换到频率域上,让学生根据具体需要,对频谱进行各种滤波处理,并将滤波后的频谱反变换,得到特定增强滤波处理后的图像; (2) 使用不同的图片模拟光学实验,进行空间滤波。无需到实验室搭建实际光路,就能够让学生观察到复杂的光学成像结果。 典型应用 教学中可开展的实验内容  1.压力传感器测量脉搏 压力的测量是各种测量技术中最常见的一种测量。本实验采用压电晶体式压力传感器测量脉搏波的波形及脉搏频率。 2.  语音形态观测实验由话筒采集语音信号,信号放大后输入计算机由数/模转换器转换为数字信号,经软件处理后显示在监视器上。实验中可通过观察同一人发不同音、不同人发相同音,理解语音识别的基本原理。 3.  傅里叶光学的空间频谱与空间滤波实验滤波器:低通滤波,高通滤波,带通滤波,自定义滤波器滤波 物屏:一维光栅滤波,二维光栅滤波, “光”字屏滤波。
安徽省科大奥锐科技有限公司 2021-02-01
技术需求:高空车安全认证
高空车安全认证
山东七运集团有限公司 2021-06-16
师范专业认证与数据举证
麦可思通过对师范类专业认证标准的研究与分析,设计调研评价指标。以结果为导向,基于师范生培养的“出口 - 过程 - 入口”全过程,从毕业生中期发展、应届毕业生跟踪、用人单位评价、教学质量与改进、师资保障、学生成长及生源与招生等维度,对师范类专业人才培养质量进行监测,同时也结合师范认证中关注的校本数据,为专业构建内部质量监测体系及撰写自评报告提供数据举证。
麦可思数据(北京)有限公司 2021-12-20
视频内容识别理论与方法
本成果为获得省部(或学会)级三等以上奖励的重点纵向成果。
西南交通大学 2016-06-27
人机语音交互关键技术
一、项目简介 随着智能硬件的快速普及,人机交互方式发生了重大变革,迫切需要语音唤醒、近/远场语音识别、语音合成等语音交互关键技术,尤其要解决复杂场景下的识别鲁棒性等问题。 二、前期研究基础 已开发实现语音唤醒、命令词识别系统、多元麦克风阵列系统、云端“自由说”语音识别系统、基于深度学习的语音合成系统。 三、应用技术成果 应用开发方面,课题组与华为公司合作,研发语音交互关键技术,涉及语音唤醒、声纹识别、语音识别、麦克风阵列,已开发实现语音唤醒、声纹识别和麦阵语音识别系统,应用到智能手机、智能机器人等平台。 四、合作企业 华为技术有限公司是一家生产销售通信设备的民营通信科技公司,于1987年正式注册成立,总部位于中国深圳市龙岗区坂田华为基地。华为是全球领先的信息与通信技术(ICT)解决方案供应商,专注于ICT领域,坚持稳健经营、持续创新、开放合作,在电信运营商、企业、终端和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势,为运营商客户、企业客户和消费者提供有竞争力的ICT解决方案、产品和服务,并致力于使能未来信息社会、构建更美好的全联接世界。2013年,华为首超全球第一大电信设备商爱立信,排名《财富》世界500强第315位。目前,华为约有18万名员工,业务遍及全球170多个国家和地区,服务全世界三分之一以上的人口。
厦门大学 2021-04-11
西兴技术智能语音系统
项目背景:西兴技术智能语音交互是基于语音输入的新 一代交互模式,通过说话就可以得到反馈结果。语音技术实 现了人机语音交互,使人与机器之间沟通变得像人与人沟通 一样简单。语音技术主要包括语音合成和语音识别两项关键 技术。让机器说话,用的是语音合成技术;让机器听懂人说 话,用的是语音识别技术。此外,语音技术还包括语音编码、 音色转换、口语评测、语音消噪和增强等技术,有着广阔应 用空间。 所需技术需求简要描述:1.当麦克风和信号源距离太远 时(比如 10m、20m 距离),录制信号的信噪比会很低,算法 处理难度很大,需要提供协助。2.如何实现回声消除:近场 环境下,播放音乐或是语音播报的时候可以按键停止这些, 但远场环境下想要通过语音控制,必须得实现回声消除。3. 如何实现低信噪比和混响:远场环境要求拾音麦克风的灵敏 度高,这样才能在较远的距离下获得有效的音频振幅,同时 近场环境下又不能爆音(振幅超过最大量化精度)。这样的 环境下,噪音必然会很大,从而使得语音质量变差,即 SNR 降低。 
西兴(青岛)技术服务有限公司 2021-09-10
语音遥控型抢答器
产品详细介绍    TL-8806遥控型高能智力竞赛抢答器是本公司高级抢答器系列产品中的重点产品,为最新推出的全新产品,采用微电脑主控,集抢答、数显倒计时器、语音提示、遥控为一体。是现使用最广的抢答器之一,操作简单,判断精确,是高级抢答比赛的绝佳配备。    TL-8806遥控型高级智力竞赛抢答器为本厂在全国抢答器领域率先研发和生产具有里程碑意义的全新款产品,与以往产品相比,具有明显优点: ■业界第一个全自动遥控设置,更方便抢答器操着,更好的掌握抢答器节奏进程; ■积木式结构,最多允许20组同时抢答; ■采用双CPU作为控制核心,其中的一块CPU负责管理每个抢答小组的数据输入,采用并行式接收组别的抢答信号,有别于市面上的串行接收方式,其工作频率高达12M~24M,抢答反应时间为十万分之一秒,使比赛其更加公平公正。另一块CPU负责按键处理及数据的传输,双CPU的工作架构,令系统的工作更加稳定可靠; ■显示屏的电源采用AC~12V供电,电源直接从控制主机提供,采用的CPU控制,4位数码管显示,倒数显示为0.1秒,比赛现场动态更强,更生动,更激烈; ■每组每次抢答成功有声光显示和语音提示,可自动判别偷答情况。成功抢答/偷答均带语音报组提示功能; ■主机机箱后侧多接口,可同时容纳数台显示器,条件充足情况下多台显示器可令比赛更直观,更具现场感! 控制主机+台式仿液晶显示器+遥控器       语音提示说明       产品价格>>>点击价格可以进入相应产品页面 型号规格   8组 10组 12组 16组 18组 20组 8806B 遥控 1650 1750 1850 1950 2050 2100 8806BT 遥控 1890 2050 2210 2430 2590 2700   (注:8806B遥控型为不带记分牌) TL-8806抢答器系统主要组成:控制主机、传输线路及显示屏。 抢答倒计时默认为:30秒  答题倒计时默认为:60秒(可调节) 遥控型控制主机(290mm×175mm×55mm)+遥控器 4英寸台式仿电脑液晶显示屏,电源由主机直接提供,采用4位数码管显示                    屏幕尺寸:长380mm×宽250mm×厚50mm               豪华圆形带灯双色抢答大按钮,抢答更激烈更生动!                  按钮直径:100mm                抢答器遥控器使用说明   尺寸:长85mm×宽35mm×厚15mm        1、数据传输速度:50Kbps                        2、抢答反映:1/100000秒      3、遥控距离:<50M                                4、功  耗:    <5W     5、电源电压:200V~AC                           6、显示屏:12V~AC     7、倒计时范围:1-999秒可设                    8、竞赛组数:6组、12组、18组、20组     9、外型尺寸:290MM×270MM×53MM         10、重   量: 5公斤       1、微电脑抢答器主机一台,                    2、四英寸中央主显示屏一台;     3、数据连接线一条;                              4、遥控器一只;     5、显示豪华抢答按钮每组/只;                   6、手翻牌每组一只     7、用户手册一本.                                   8、包装:纸箱
上海奔曼电子有限公司 2021-08-23
工程教育专业认证系统及服务
专业认证自评系统具有课程达成度自动计算、毕业要求达成度生成、自评报告协同编辑撰写等功能,实现自评报告与数据同步更新;毕业生职业发展信息线上自动收集,自评附录文件自动生成输出等。 同时为高校提供贯穿认证工作六个阶段的工作指引、疑难解决、进度督促等服务。为学院减负,为专业建设加速。
安徽爱学堂教育科技有限公司 2022-08-04
未来网络媒体内容分发系统
项目简介 随着互联网的发展,以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告,在互联网流量高峰时段,以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力,而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘,实现就近数据服务,从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现,目前CDN 已经得到广泛应用。按照CISCO 预测,未来5年网络流量将增加5倍,其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。 未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体 CDN 技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源,搭建一个专用的内容分发平台,限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存,自动管理和分发内容,无需专用硬件和软件平台。 北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究,在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究,开发了HTTP内容中心网络系统。应用范围 随着互联网流量的剧增,以及对网络视频质量要求的增加,内容分发网络的需求越来越大。按照CISCO预测,内容分发市场增长率将超过30%,具有广阔的市场前景。项目阶段 目前本项目已经完成了原型系统的开发,正处于产品化阶段。知识产权 北京大学网络视频实验室在承担国家863项目“未来网络体系架构和创新环境”基础上,重点研究了内容中心网络的命名方式、内容寻址机制和缓存路由协议,提出了命名内容查找协议NCR、期望最优路由协议ESP,并在INFOCOM、 SIGCOMM、CFI发表多篇论文,申请发明专利多项。合作方式 技术转让、技术许可、合作开发。
北京大学 2021-04-11
未来网络媒体内容分发系统
随着互联网的发展,以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告,在互联网流量高峰时段,以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力,而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘,实现就近数据服务,从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现,目前CDN已经得到广泛应用。按照CISCO预测,未来5年网络流量将增加5倍,其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。 未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体CDN技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源,搭建一个专用的内容分发平台,限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存,自动管理和分发内容,无需专用硬件和软件平台。 北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究,在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究,开发了HTTP内容中心网络系统。
北京大学 2021-02-01
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