检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2023年第4期39卷 632-638页

作者：李永伟陶建华李凯中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 清华大学自动化系北京100084 北陆先端科学技术大学院大学日本石川923-1211

语音情感识别是实现自然人机交互不可缺失的部分,是人工智能的重要组成部分。发音器官的调控引起情感语音声学特征的差异,从而被感知到不同的情感。传统的语音情感识别只是针对语音信号中的声学特征或听觉特征进行情感分类,忽略了声门... 详细信息

语音情感识别是实现自然人机交互不可缺失的部分,是人工智能的重要组成部分。发音器官的调控引起情感语音声学特征的差异,从而被感知到不同的情感。传统的语音情感识别只是针对语音信号中的声学特征或听觉特征进行情感分类,忽略了声门波和声道等发音特征对情感感知的重要作用。在我们前期工作中,理论分析了声门波和声道形状对感知情感的重要影响,但未将声门波与声道特征用于语音情感识别。因此,本文从语音生成的角度重新探讨了声门波与声道特征对语音情感识别的可能性,提出一种基于源-滤波器模型的声门波和声道特征语音情感识别方法。首先,利用Liljencrants-Fant和Auto-Regressive eXogenous(ARX-LF)模型从语音信号中分离出情感语音的声门波和声道特征;然后,将分离出的声门波和声道特征送入双向门控循环单元(BiGRU)进行情感识别分类任务。在公开的情感数据集IEMOCAP上进行了情感识别验证,实验结果证明了声门波和声道特征可以有效的区分情感,且情感识别性能优于一些传统特征。本文从发音相关的声门波与声道研究语音情感识别,为语音情感识别技术提供了一种新思路。

关键词：语音情感特征声门波与声道源-滤波器模型语音情感识别

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利用加权有向图的船舶水尺重建与水位识别

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第7期35卷 1077-1085页

作者：刘凯华严红平沙宝银孟高峰中国地质大学(北京)信息工程学院北京100083 煤炭科学技术研究院有限公司检测分院北京100013 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

针对目前船舶水位识别精度低、检测场景迁移性差等问题,提出一种基于加权有向图的高精度、鲁棒性好的船舶水尺重建和水位识别方法.首先通过目标检测和图像分割算法识别船体上的水尺字符和水位线;然后根据船舶水尺的结构特点将识别出来... 详细信息

针对目前船舶水位识别精度低、检测场景迁移性差等问题,提出一种基于加权有向图的高精度、鲁棒性好的船舶水尺重建和水位识别方法.首先通过目标检测和图像分割算法识别船体上的水尺字符和水位线;然后根据船舶水尺的结构特点将识别出来的水尺字符构建加权有向图,通过寻找加权有向图中的最长路径完成船舶的水尺重建;最后根据重建水尺和水位线的位置关系识别船舶的水位高度.在黄骅港实地采集的视频数据上进行实验的结果表明,所提方法可以较好地修正前期基于水尺字符检测网络带来的字符误检问题,大大减少因船舶图像背景复杂产生的不利影响,在10mm的误差范围内,水位识别准确率可达91.3%,显著优于业内主流方法.

关键词：加权有向图水尺重建水位识别字符检测

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基于四元数门控图神经网络的脚本事件预测

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智能系统学报 2023年第1期18卷 138-143页

作者：车飞虎张大伟邵朋朋杨国花刘通陶建华中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院脑科学与智能技术卓越中心北京100190

脚本事件预测需要考虑两类信息来源:事件间的关联与事件内的交互。针对于事件间的关联,采用门控图神经网络对其进行建模。而对于事件内的交互,采用四元数对事件进行表征,接着通过四元数的哈密顿乘积来捕捉事件4个组成部分之间的交互。... 详细信息

脚本事件预测需要考虑两类信息来源:事件间的关联与事件内的交互。针对于事件间的关联,采用门控图神经网络对其进行建模。而对于事件内的交互,采用四元数对事件进行表征,接着通过四元数的哈密顿乘积来捕捉事件4个组成部分之间的交互。提出结合四元数和门控图神经网络来学习事件表示,它既考虑了外部事件图的交互作用,又考虑了事件内部的依赖关系。得到事件表示后,利用注意机制学习上下文事件表示和每个候选上下文表示的相对权值。然后通过权重计算上下文事件表示的和,再计算其与候选事件表示的欧氏距离。最后选择距离最小的候选事件作为正确的候选事件。在纽约时报语库上进行了实验,结果表明,通过多项选择叙事完形填空评价,本文的模型优于现有的基线模型。

关键词：四元数门控图神经网络事件表示脚本事件预测注意力机制事理图谱图神经网络事件交互

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基于BERT的中文APP隐私政策自动分析方法

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中文信息学报 2025年第3期39卷 169-180页

作者：付西娜赵阳周玉翟飞飞中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 凡语AI研究院北京中科凡语科技有限公司北京100190

APP隐私政策的规范制定和合法声明是保障用户权益的关键。但由于APP隐私政策文本普遍篇幅较长、可读性差,政策中声明的条款是否完善且规范成为一个难以追踪的难题,而人工对隐私政策文本进行审核分析耗时耗力。为此,该文研究实现了面向中... 详细信息

APP隐私政策的规范制定和合法声明是保障用户权益的关键。但由于APP隐私政策文本普遍篇幅较长、可读性差,政策中声明的条款是否完善且规范成为一个难以追踪的难题,而人工对隐私政策文本进行审核分析耗时耗力。为此,该文研究实现了面向中文APP隐私政策文本的自然语言处理方法,包括抽取隐私政策文本中的关键信息和对隐私政策文本中的段落进行主题分类。该文首先提出了一种多特征融合的段落主题分类方法,用于对隐私政策文本中的段落进行主题划分,然后引入多任务学习机制,构建了基于BERT的多任务微调联合学习模型,用于抽取隐私政策中的关键信息,并同时对段落进行主题分类。实验结果表明,该文所提方法和模型有效提升了两个任务的识别效果。

关键词：中文隐私政策主题分类关键信息抽取

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语音情感识别综述

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信号处理 2023年第4期39卷 571-587页

作者：陶建华陈俊杰李永伟清华大学自动化系北京100084 天津师范大学计算机与信息工程学院天津300382 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

语音情感识别是利用计算机建立语音信息载体与情感度量之间的关系,并赋予计算机识别、理解人类情感的能力,语音情感识别在人机交互中起着重要作用,是人工智能领域重要发展方向。本文从语音情感识别在国内外发展历史以及开展的一系列会... 详细信息

语音情感识别是利用计算机建立语音信息载体与情感度量之间的关系,并赋予计算机识别、理解人类情感的能力,语音情感识别在人机交互中起着重要作用,是人工智能领域重要发展方向。本文从语音情感识别在国内外发展历史以及开展的一系列会议、期刊和竞赛入手,分别从6个方面对语音情感识别的研究现状进行了梳理与归纳:首先,针对情感表达从离散、维度模型进行了阐述;其次,针对现有的情感数据库进行了统计与总结;然后,回顾了近20年部分代表性语音情感识别发展历程,并分别阐述了基于人工设计的语音情感特征的情感识别技术和基于端到端的语音情感识别技术;在此基础之上,总结了近几年的语音情感识别性能,尤其是近两年在语音领域的重要会议和期刊上的语音情感识别相关工作;介绍了语音情感识别在驾驶、智能交互领域、医疗健康,安全等领域的应用;最后,总结与阐述了语音情感识别领域仍面临的挑战与未来发展方向。本文旨在对语音情感识别相关工作进行深入分析与总结,为语音情感识别相关研究者提供有价值的参考。

关键词：语音情感识别情感特征情感分析情感表达

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融入法律知识的问句匹配

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软件学报 2023年第4期34卷 1824-1836页

作者：刘权余正涛何世柱刘康高盛祥昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504 云南省人工智能重点实验室(昆明理工大学) 云南昆明650504 模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所) 北京100190

问句匹配是问答系统的重要任务,当前方法通常采用神经网络建模两个句子的语义匹配程度.但是,在法律领域中,问句常存在文本表征稀疏、法律词的专业性较强、句子蕴含法律知识不足等问题.因此,通用领域的深度学习文本匹配模型在法律问句匹... 详细信息

问句匹配是问答系统的重要任务,当前方法通常采用神经网络建模两个句子的语义匹配程度.但是,在法律领域中,问句常存在文本表征稀疏、法律词的专业性较强、句子蕴含法律知识不足等问题.因此,通用领域的深度学习文本匹配模型在法律问句匹配任务上效果并不好.为了让模型更好的理解法律问句的含义、建模法律领域知识,首先构建一个法律领域知识库,在此基础上提出一种融合法律领域知识(如法律词汇和法律法条)的问句匹配模型.具体地,构建了合同纠纷、离婚、交通事故、劳动工伤、债务债权等5种法律纠纷类别下的法律词典,并且收集了相关法律法条,构建法律领域知识库.在问句匹配中,首先查询法律知识库检索问句对所对应的法律词汇和法律法条,进而通过交叉关注模型同时建模问句、法律词汇、法律法条三者之间的关联,最终实现更精准的问句匹配,在多个法律类别下的实验表明提出的方法能有效提升问句匹配性能.

关键词：法律问句匹配法律词典法律法条法律领域知识库

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基于动态稀疏和特征学习增强的模型剪枝

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中国科学：技术科学 2022年第5期52卷 667-681页

作者：阮晓峰胡卫明刘雨帆李兵中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心上海200031

为了减轻深度学习算法在实际应用中庞大的参数量和繁重的计算量,剪枝已经被广泛地应用在模型压缩任务中.然而,大多数剪枝方法仅仅利用已经训练好的模型参数作为训练的初始参数,而模型本身的特征信息没有被利用.为此,本文提出了一种基于... 详细信息

为了减轻深度学习算法在实际应用中庞大的参数量和繁重的计算量,剪枝已经被广泛地应用在模型压缩任务中.然而,大多数剪枝方法仅仅利用已经训练好的模型参数作为训练的初始参数,而模型本身的特征信息没有被利用.为此,本文提出了一种基于模型特征学习增强的动态剪枝方法,在训练过程中,提出的方法不需要数据集类别标签.一方面,本文利用基准模型(训练好的模型)输出的预测类别信息和中间层特征作为监督信息指导压缩子模型的任务学习,增强了压缩模型学习基准模型特征的能力;另一方面,本文利用不同压缩子模型的输出信息互相学习,增强了压缩子模型之间特征学习的能力.此外,本文使用一种动态的结构化稀疏正则方式,仅仅在预期稀疏的参数上施加正则,同时使用基于泰勒级数的通道敏感性准则确定预期稀疏参数.在优化过程中,本文使用动态稀疏的迭代阈值收缩算法(iterative shrinkage-thresholding algorithm,ISTA)求解器解决了约束剪枝率的优化问题.模型训练结束后,提出的方法直接移除冗余的参数,剪枝后的模型不需要微调.在多个网络结构和数据集下,本文提出的方法均获得了很好的压缩性能.

关键词：深度卷积神经网络模型压缩特征学习剪枝结构化稀疏

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基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法

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自动化学报 2023年第1期49卷 197-209页

作者：范兵兵葛利跃张聪炫李兵冯诚陈震南昌航空大学测试与光电工程学院南昌330063 南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100083

针对现有深度学习光流计算方法的运动边缘模糊问题,提出了一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法.首先,构造基于多尺度变形卷积的特征提取模型,显著提高图像边缘区域特征提取的准确性;然后,将多尺度变形卷积特征提取模型与特... 详细信息

针对现有深度学习光流计算方法的运动边缘模糊问题,提出了一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法.首先,构造基于多尺度变形卷积的特征提取模型,显著提高图像边缘区域特征提取的准确性;然后,将多尺度变形卷积特征提取模型与特征金字塔光流计算网络耦合,提出一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算模型;最后,设计一种结合图像与运动边缘约束的混合损失函数,通过指导模型学习更加精准的边缘信息,克服了光流计算运动边缘模糊问题.分别采用MPI-Sintel和KITTI2015测试图像集对该方法与代表性的深度学习光流计算方法进行综合对比分析.实验结果表明,该方法具有更高的光流计算精度,有效解决了光流计算的边缘模糊问题.

关键词：光流深度学习变形卷积特征金字塔边缘保护

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面向中文微博的情绪-原因对抽取数据集构建及分析研究

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中文信息学报 2024年第10期38卷 135-143页

作者：陈仲豪朱军楠周玉向露宗成庆中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 凡语AI研究院北京中科凡语科技有限公司北京100190

情绪-原因对抽取(ECPE)任务旨在从给定文档中同步抽取情绪子句及其对应的原因子句,该任务在新闻领域得到了广泛研究。然而,社交媒体领域ECPE任务的研究相对较少,主要原因在于缺少适用的数据集。与新闻领域相比,该领域更具挑战性和实用性... 详细信息

情绪-原因对抽取(ECPE)任务旨在从给定文档中同步抽取情绪子句及其对应的原因子句,该任务在新闻领域得到了广泛研究。然而,社交媒体领域ECPE任务的研究相对较少,主要原因在于缺少适用的数据集。与新闻领域相比,该领域更具挑战性和实用性:(1)在社交媒体领域,情绪表达更加多样化、非规范化;(2)以往的研究忽略了情绪造成的主观意图,其对于决策分析有很重要的价值。针对以上问题,该文首先构建了一个面向中文微博的情绪原因抽取数据集,并对其中5009条数据进行了人工标注。该数据集具备以下特点:(1)收录了隐喻、反讽等形式的情绪表达,标注了细粒度的情绪类别;(2)定义了三种类型的意图,并标注了意图子句;(3)当前规模最大的中文情绪-原因对抽取数据集。结合数据集特点,该文提出一种融合情绪类别和意图信息的情绪-原因对抽取方法,并将该方法与多个ECPE主流方法进行了比较分析。实验结果表明,该文方法可以更有效提升社交媒体领域情绪-原因对抽取的效果。

关键词：情绪-原因对抽取中文社交媒体微博数据集

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融入置信度的文本图像翻译研究

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中文信息学报 2024年第12期38卷 64-73页

作者：伍凌辉马聪周玉韩旭赵阳张亚萍中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 凡语AI研究院北京中科凡语科技有限公司北京100190

文本图像翻译旨在将嵌在图像中的源端语言文本翻译成目标语言。文本图像翻译系统通常由相互独立的光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)和机器翻译(Machine Translation,MT)模型级联组成。OCR模型将文本图像识别成转录文本... 详细信息

文本图像翻译旨在将嵌在图像中的源端语言文本翻译成目标语言。文本图像翻译系统通常由相互独立的光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)和机器翻译(Machine Translation,MT)模型级联组成。OCR模型将文本图像识别成转录文本,MT模型将转录文本翻译成目标语言。由于OCR模型转录文本存在噪声,而MT模型对噪声文本表现不佳,文本图像翻译系统性能远不如纯文本机器翻译系统。为缓解噪声文本带来的问题,鲁棒性机器翻译主要采用以下两种方法:(1)使用合成噪声文本,以模拟OCR转录带来的噪声;(2)利用干净文本和噪声文本的对比学习,拉近噪声文本和干净文本的分布。未能考虑以下问题:(1)忽视来自OCR模型的置信度信息,未能考虑OCR和MT系统的有效融合;(2)仅采用合成噪声,类型单一,无法覆盖实际噪声类型;(3)仅采用句子粒度的粗粒度对比损失,忽略细粒度的词的对比信息。为解决上述问题,该文提出一种融合置信度信息的文本图像翻译方法,充分利用转录文本中每个字符输出的概率分布,得到每个词的置信度信息,使级联式文本图像翻译系统中的OCR模型和机器翻译模型产生更有效的融合;同时针对OCR转录文本的噪声特点,设计了一种能提供词粒度的对比信息的监督文本,进一步提升模型性能。实验表明,该文所提方法在中译英以及英中文本图像翻译任务上相较于传统的管道式模型得到了显著提升。

关键词：置信度文本图像翻译鲁棒性神经机器翻译

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