本实用新型公开了一种强夯机夯头高度自动提醒报警装置，包括强夯机和连接件，所述强夯机的吊臂顶部设有钢丝绳，所述连接件顶部设有的滑轮与钢丝绳滑动连接，所述连接件的底端安装有挂钩，挂钩上挂设有夯锤，挂钩的左侧销接有脱钩器，所述连接件的左侧焊接有安装板。该强夯机夯头高度自动提醒报警装置，油泵控制开关、中央处理器、对比模块、微处理器和油泵的配合，能够对油缸的活塞杆伸出距离进行锁死，防止驾驶员在夯锤未到达合格高度而利用油泵控制开关来控制夯锤落下，保证了工程的质量，当夯锤未到达合格高度而驾驶员按下油泵控制开关时，

Ø  成果简介：语音是人们之间进行交流最为重要的手段之一，在人们的日常生活中是不可或缺的。然而，对于听力受损人群来说，生理上的缺陷导致他们无法通过听觉来有效地感知语音，给学习和生活带来了极大的不便。本技术为一种汉语语音的可视化方法，将语音以某种视觉图像显示，从而达到使人们能够通过观察视图来有效感知语音的目的，为听力受损人群理解语音、练习正确的发音提供帮助。Ø  项目来源：自行开发Ø  技术领域：信息技术

本实用新型公开了一种基于语音控制的智能仓储系统。本实用新型的目的在于提供一种降低仓储人员工作强度，提高其工作效率的基于语音控制的智能仓储系统。本实用新型包括若干辆智能牵引小车和若干个智能货架及其相关的控制系统。其特征包括：A、所述控制系统由主控系统，智能语音模块及舵机控制模块成，各模块与主控系统通过CAN总线连接；B、所述智能牵引小车由车架、四个独立驱动的动轮、牵引部件和传感器部件组成，在语音芯片和控制系统联合作用下完成自动提取货架；C、所述智能货架由货架主体、万向轮、智能制动装置构成，在没有小车牵引下保证可靠制动。

产品详细介绍ZG-8700型多媒体语音室设备　　ZG-8700型语言学习系统是国家重点科技项目，它集国内外多家语言实验室之长，将声频、视频、计算机题库和计算机技术融为一体，软件采用模块化结构，数据分散处理和串行传送技术，全显示和鼠标操作控制方式，具有结构合理，性能可靠，操作简易和维护便利等特点，系统适用于外语教学，也可用于数、理、化、汉语、计算机等多学科的教学或实验演示，系统支持任何中文窗口平台，软件的运行和显示采用多窗口和全汉字方式，全部操作可用鼠标和键盘操作方式。多媒体电脑技术，有机地将文字，图形，图像和声音融合在一起，使语言学习意境生动，形象逼真。高性能的影视系统具有高品质的DVD，TV图像，使教学丰富多彩。 相关产品： 化学实验室设备ZG-8700语言学习系统是一种具有强大功能的多媒体语音教室，全部使用立体 声传输,具体功能介绍如下:一、语音教学部分全通话：教师可对全班学生进行授课，学生无法选择。插 话：教师可对某路节目进行讲解, 这时学生可听到这路节目及教师的混合声。听节目：在教师授权状态下，学生可自由选择听取某路节目。组通话：教师可对学生进行分组（两人组、四人组）通话。组会议：系统将全班学生自动分成二人一组或四人一组，小组可进行通话，组与组之间互不干扰，教师可对某一组进行讲解插话。示 范：教师可指定某学生的声音送至全班。音 响：可将立体声声音从音箱送出。座位编辑：教师可将标准座位编辑成汉字姓名。指定听节目：教师可指定学生听某路节目，学生无法选择。预 听：教师可在播放之前进行预听，以选择更适合的教学内容。监 录：教师可将监听到的学生复习内容录在主录机的磁带上。监 听：教师可手动指定监听某个学生，也可设置一个时间间隔对学生进行自动循环监听。全班记录听音：学生在听课的同时可将听课内容在自己的跟读机上录制下来。对 讲：学生与教师之间可单独进行对讲,另外老师也可指定两个或多个学生进行对讲。考题编辑：在“试题编辑”栏内要将试题及标准答案都编辑好。

结合模式识别及语音情感感知算法，开发了应用于移动平台的语音情感识别系统，该技术具有自主知识产权。该系统能够通过移动终端采集用户的语音信号，经情感建模和识别算法处理后，实时感知用户语音中包含的六种基本情感信息（高兴、悲伤、惊讶、害怕、生气、嫌恶）。系统特点：1、融合说话人无关和说话人相关两种语音情感模型，用以弥补单一模型无法兼顾算法普适性和准确性的不足；2、具备在线及离线两种工作模式，在线模式下，移动设备可以借助服务器获得更为准确的识别结果，并且节省运算资源；3、对移动设备使用环境中的低采样率与低信噪比环境作了针对性优化，保障了识别算法在一般环境下的鲁棒性。 本系统基于北京航空航天大学模式识别与人工智能实验室的多模型融合语音情感识别技术，在移动平台上实现了对说话人情感表达的识别。其能够对说话人相关和说话人无关情形进行相应优化，对于未在系统注册的一般用户，识别准确率为76%；对于已在系统注册的用户，识别准确率可达83%，属于国内外领先水平。对于长度为2s的语音，本系统离线模式下识别时间小于0.5s，在线模式下识别时间小于0.2s。

成果简介：语音是人们之间进行交流最为重要的手段之一，在人们的日常生活中是不可或缺的。然而，对于听力受损人群来说，生理上的缺陷导致他们无法通过听觉来有效地感知语音，给学习和生活带来了极大的不便。本技术为一种汉语语音的可视化方法，将语音以某种视觉图像显示，从而达到使人们能够通过观察视图来有效感知语音的目的，为听力受损人群理解语音、练习正确的发音提供帮助。 项目来源：自行开发 技术领域：信息技术 应用范围： （1）聋儿的言语训练，帮助聋哑儿童练习发

电信诈骗是指犯罪分子通过电话、网络方式，编造虚假信息，设置骗局，对受害人实施远程、非接触式诈骗，诱使受害人给犯罪分子打款或转账的犯罪行为。本项目针对广义电信诈骗提出解决方案，即针对通话语音、网络语音等形式进行金融诈骗。诈骗受害方包括个人客户及银行、保险、网贷公司和潜在的网络银行等企业客户。

人工智能语音交互实验套件是一款用于人工智能语音方向的AI实验套件。开发板搭建Linux系统，可自主进行嵌入式生态系统的应用软件开发，支持深度的语音识别、语音唤醒、语音合成等诸多人工智能领域的应用开发。通过这套设备的学习，可以认识了解 AI 人工智能嵌入式设备的架构、硬件部署、软件在 AI 领域中语音识别、语音合成等应用上的实现，是一套 AI 前端实践性极强的学习套件。        套件配套实验清单（含知识点），由资深工程师编写，全面涵盖语音交互技术的实验过程。并提供教学指导、实验视频、实验手册、实验PPT等，便于师生更好的理解实验项目，是高职、本科院校相关专业在 AI 智能语音方向课题的专用教学实验套件。 

本发明公开了一种基于伪Zernike矩的语音内容认证方法，水印嵌入时将原始语音信号A分为P帧，每帧分为N段。然后，由每帧前N/2段DCT低频系数的n阶伪Zernike矩幅值的平均值生成水印W，并通过量化每帧的后N/2段DCT低频系数的伪Zernike矩来嵌入水印，得到含水印语音A′。本发明充分利用了语音信号DCT低频系数的伪Zernike矩幅值与语音内容紧密相关的特性，以及对常规语音信号处理的鲁棒性，既保证了对恶意篡改攻击的敏感性，又保证了良好的容忍一定常规语音信号处理能力。

1 成果简介语音识别在嵌入式芯片上实现的主要矛盾是算法实现的性能精度与芯片功耗、速度之间的矛盾，一个性能较好的 800 条典型汉语普通话语音识别算法以纯粹软件嵌入方案实现通常需要 200MIPS 以上 ARM（ Advanced Risc Machine） MCU 处理速度，因此我们提出语音识别集成电路 IP 与协处理器来克服以上的问题，通过关键运算的硬件化映射来大幅提高语音识别计算的功耗和处理速度。该设计可作为语音识别集成电路 IP 放入客户的 SoC 芯片中，也可作为协处理器放在片外。 关键性能指标如下： *工艺：苏州 HJTC 0.18um 1P6M 标准 CMOS 工艺 *管芯面积： 1.5 x 2mm *逻辑规模： 3 万等效门（标准二输入与非门，不含 SRAM） *I/O 数： 52 封装: CQFP64 *存储规模：片上集成 1 片单口 SRAM，共 4K×16 比特 *供电电压：核心部分->1.8V， IO 部分->3.3V *正常工作频率： 20MHz（最高工作频率 100MHz） *功耗： 80uW/MHz *速度： 4us/帧（特征维数取 27，时钟频率取 20MHz） 图 1 语音识别集成电路版图图 2 ARM+语音识别协处理的测试系统表 1 与其他语音识别芯片的对比2 应用说明语音识别 IP 或协处理器基于对高斯混合模型计算的优化，适合于各种 HMM 模型的模式识别计算，在语音识别、说话人识别、说话人确认、语音合成等方面均可以广泛应用。 语音识别 IP 或协处理器以加速 ASIC 的模式工作，相同时钟主频下计算性能是 TI C54x系列 16bit DSP 的 5.5 倍以上，对主系统计算性能提升可以达到 4~8 倍。 语音识别 IP 或协处理器对于性能要求型场合和功耗限制型场合都十分适合，芯片支持16bit 并行总线接口，适合于各种 32 位/16 位 MCU 系统，迅速为系统集成高性能语音处理能力。3 应用范围车载导航， GPS 手机，支持大规模识别词表（例如万条以上的地名）支持模糊语音检索；低端手机平台，支持语音拨号、语音控制，支持用户身份确认、声纹密码。4 效益分析语音识别 IP 或协处理器芯片可应用拓展到个人移动信息终端的全市场空间，以 GPS 产品为例，细分的预装 GPS、个人导航设备（ Portable Navigation Device， PND）， GPS 手机三种产品，根据 CCID（ Consulting China Research Center）咨询公司预测 2008 年这三者分别约占到全球市场总量的 15%、 35%和 50%。快速增长的 GPS 市场，对语音识别功能有着非常迫切而又实际的需求， GPS 应用提出的超大规模词表、高混淆度和高环境复杂度这一系列语音识别的技术难题，也只能由语音识别芯片解决。语音识别加快了人机交互与地名等信息的检索，可提高驾驶期间操作 GPS 的行车安全性，同时可以反过来进一步促进 GPS 产品的销售增长。 语音识别技术通过芯片在性能得到大幅提升后，将摆脱传统的人名拨号功能，可用于菜单控制、地名、信息、多媒体内容的检索等等。而语音识别芯片使得低功耗和低成本的要求得以满足，有望成为手机人机交互界面（ Man-Machine Interface， MMI）发展的新技术增长点，移动通信领域的市场潜力特别巨大。