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本发明涉及声学数据分析技术领域，具体为一种智能呼吸音分析诊断系统，智能呼吸音分析诊断系统包括声音采集模块、信号增强模块、特征提取模块、肺心音分离模块、微变异分析模块、疾病标识识别模块、数据整合模块。本发明中，采用高灵敏度麦克风阵列、信号增强、小波变换等先进技术，精细捕捉并分析患者呼吸音的特征，尤其是通过肺心音分离与微变异分析技术，精确识别呼吸音中的微小变异和异常模式，为早期识别呼吸功能障碍提供了强有力的技术支撑，结合卷积神经网络和长短期记忆网络的混合模型，优化了肺心音的自动区分，增强了诊断数据的准确度和可靠性，减少人为判断的误差，提高疾病诊断的准确率。

📄 2024110104778 📂 G10L25_66 👤 江苏睿博信息科技股份有限公司 📅 2024-07-26

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发音异常检测方法

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本发明涉及一种发音异常检测方法，包括语音信号预处理模块、语音时频同窗可视化模块、局部信息统计模块和分类模块。语音信号预处理模块将待测的语音信号进行处理，处理后传输至语音时频同窗可视化模块；由语音时频同窗可视化模块将处理后的语音信号的时域信息和频域信息进行同窗可视化显示，并将显示信息传输至局部信息统计模块；局部信息统计模块进行计算并且统计单位区间内各数据的特征信息，并将其统计的特征信息传递给分类模块；分类模块是将统计的高维数据经过多次映射关系进行类别划分，通过数据和标签训练分类器。从而实现对新的病态语音信号进行检测。本发明测量方便，费用低廉，且准确率较高。

📄 2019100050978 📂 G10L25_66 👤 燕山大学 📅 2019-01-03

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一种对帕金森病语音分析的方法

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本发明公开了一种对帕金森病语音分析的方法，包括对语音信号的升维处理，对升维信号进行降维滤波，对降维滤波信号进行分类计算得到语音的患病概率。即对语音信号进行升维——对一维语音信号进行分帧加窗，并将每一帧进行拼接，组成二维信号；对二维信号进行降维滤波，利用参数M，A，B对以上计算得到的二维信号进行滤波计算，对滤波结果进行池化后通过分类计算最后得到其分类结果。本发明通过对语音信号的分析，计算得到其患病概率，不需要复杂的提取语音特征的过程，对原始语音直接进行处理，得到患病概率。是一种简单、廉价、方便、可行的帕金森病语音分析方法。

📄 2018101863622 📂 G10L25_66 👤 燕山大学 📅 2018-03-07

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成功交易案例

🔬

固态锂电池电解质专利包

转让方：中国科学院××研究所
受让方：××新能源科技有限公司
交易类型：独占许可
交易金额：¥320万

🧬

CRISPR基因编辑技术

转让方：××大学
受让方：××生物医药有限公司
交易类型：转让
交易金额：¥1,200万

⚡

SiC功率器件工艺专利

转让方：××半导体有限公司
受让方：××汽车电子集团
交易类型：转让
交易金额：¥680万

☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方：××科技公司
受让方：××能源集团
交易类型：开放许可
交易金额：¥50万/年

专利交易市场

一种智能呼吸音分析诊断系统

发音异常检测方法

一种对帕金森病语音分析的方法

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