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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种利用耳戴式运动传感器识别语音内容的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116434769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310225476.4，技术领域涉及：G10L25/03；该发明授权一种利用耳戴式运动传感器识别语音内容的方法是由李凡;曹烨彤;刘晓晨;翟圣淳设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用耳戴式运动传感器识别语音内容的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种利用耳戴式运动传感器识别语音内容的方法，属于移动计算应用技术领域。首先使用耳戴式运动传感器采集佩戴者耳部的运动状态信号并切分语音片段。分析三轴ECDM信号，提取与语音内容有关的特征信号，消除特征中的个体差异。分析三轴BCV信号，提取与语音内容有关的特征信号。最后，利用获取的ECDM特征信号和BCV特征信号，基于卷积神经网络和连接主义时空分类来识别语音内容。本发明仅依靠耳戴式设备上普遍嵌入的运动传感器识别语音内容，能够在复杂环境噪音下可靠运行，具有抗干扰、低成本等优势。

本发明授权一种利用耳戴式运动传感器识别语音内容的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用耳戴式运动传感器的语音内容识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：使用耳戴式运动传感器采集佩戴者耳部的运动状态信号，并切分语音片段，包括： 步骤1.1：处理采集的三轴加速度信号，分别提取三轴BCV和三轴ECDM信号； 步骤1.2：分析步骤1.1获得的三轴BCV和三轴ECDM信号，使用基于阈值的方法检测语音片段的开始和结束时间，切分语音片段； 其中，设置阈值T0并与线性BCV信号和线性ECDM信号比较，线性BCV信号和线性ECDM信号同时超出阈值时被视为语音片段的开始，同时低于阈值时被视为语音片段的结束；根据语音片段开始和结束的时间切分三轴BCV信号和三轴ECDM信号； 步骤2：分析三轴ECDM信号，提取与语音内容有关的特征信号，消除特征中的个体差异，包括： 步骤2.1：利用深度回归网络处理步骤1.2获取的语音片段中的ECDM信号，去除身体运动引起的噪音； 步骤2.2：分析步骤2.1获取的纯净三轴ECDM信号，提取与语音内容有关的ECDM特征信号； 步骤2.3：处理步骤2.2提取的ECDM特征信号，重构其波形以消除个体差异的影响； 步骤3：分析三轴BCV信号，提取与语音内容有关的特征信号，包括： 步骤3.1：处理步骤1.2获取的语音片段中的三轴BCV信号，消除由耳戴设备振动引起的噪音； 步骤3.2：分析步骤3.1获取的纯净BCV信号，提取与语音内容有关的BCV特征信号； 步骤4：利用步骤2.3和3.2获取的ECDM特征信号和BCV特征信号，基于卷积神经网络和连接主义时空分类识别语音内容。

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