一种基于CCSK和深度学习的语义通信方法
公开
摘要
为了克服大数据对传统通信系统带来的挑战，本发明提出了一种基于CCSK和深度学习的语义通信方法，实现了语音信号的语义传输；发送端将原始语音转换为文本，对文本进行特征矩阵提取，得到特征矩阵；对征矩阵进行解码，得到语义信息；对语义信息进行分组扩频，得到扩频后的信号并传输至接收端；接收端获取发送端传输的扩频后的信号并进行解扩，得到语义信息，并将语义信息转成语音，完成传输。本发明在数据传输方面依靠软件形式生成扩频码，对语义信息进行分组组帧扩频，能够节省硬件成本，提高通信的抗干扰性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于CCSK和深度学习的语义通信方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595698A
申请号 ：
CN202210260485.2
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
钱丽萍叶萍钱江吴湾湾
申请人 ：
浙江工业大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下城区潮王路18号
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
邱启旺
优先权 ：
CN202210260485.2
主分类号 ：
G06F40/30
IPC分类号 ：
G06F40/30 G06F17/16 G06K9/62 G10L15/26 H04B1/69
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F40/30
语义分析
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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