检索结果-内蒙古大学图书馆

南京航空航天大学学报 2020年第5期52卷 777-782页

作者：庞聪连海伦周健王华彬陶亮安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

使用耳语音的频谱包络来预估正常音的基频特征,这类算法在对正常音基频预测的准确性上存在一定不足,在合成语音自然度方面存在着明显欠缺,有时会出现音调失常等问题。本文提出一种声学特征融合的方法,通过双向长短期记忆(Bi‑long short‑... 详细信息

使用耳语音的频谱包络来预估正常音的基频特征,这类算法在对正常音基频预测的准确性上存在一定不足,在合成语音自然度方面存在着明显欠缺,有时会出现音调失常等问题。本文提出一种声学特征融合的方法,通过双向长短期记忆(Bi‑long short‑term memory,BLSTM)深度网络来逐帧预测正常音基频。首先,使用STRAIGHT模型和相关代码,分别对耳语音和正常音语料进行预处理,提取耳语音的梅尔倒谱系数(Mel‑scale frequency cepstral coefficient,MFCC)、韵律及谱包络特征,正常音的基频与谱包络特征。然后使用BLSTM深度网络,分别建立耳语音和正常音谱包络特征之间映射关系,以及耳语音MFCC、韵律及谱包络特征对正常音基频F0的映射关系。最后根据耳语音的MFCC、韵律及谱包络特征获得对应的正常音基频和谱包络,使用STRAIGHT模型合成正常音。实验结果表明,相较于仅使用谱包络估计基频,采用此种方法引入语音韵律和MFCC的融合特征是对基频特征的良好补充,解决了音调失常的现象,转换后的语音在韵律上更加接近正常发音。

关键词：语音转换特征融合韵律模型 STRAIGHT模型双向长短期记忆

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基于预检机制的偏振图像去烟研究

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大气与环境光学学报 2023年第2期18卷 108-118页

作者：阎庆叶孟孟张晶晶刘晓年福东李腾计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 安徽合肥230601 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽合肥230031 中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室安徽合肥230031 合肥学院先进制造工程学院安徽合肥230031

烟的存在会导致图像目标信息的损减或丢失。针对烟在场景中具有局域性,提出了基于目标检测Yolov3算法的去烟预检机制,即在去烟流程中增加预检机制实现对烟图定向去烟,提升去烟效率和避免对无烟区的影响。不同于现有针对可见光图像的基... 详细信息

烟的存在会导致图像目标信息的损减或丢失。针对烟在场景中具有局域性,提出了基于目标检测Yolov3算法的去烟预检机制,即在去烟流程中增加预检机制实现对烟图定向去烟,提升去烟效率和避免对无烟区的影响。不同于现有针对可见光图像的基于深度学习去雾方法,该方法将四幅偏振态图像作为网络输入,并利用多尺度注意力对抗网络提取烟区目标的偏振态特征信息,从而缓解失真现象以及丰富去烟后目标的结构和细节信息。在真实数据集上的定性与定量实验结果表明,本文提出的算法有效提升了偏振图像的去烟效果和去烟效率。

关键词：图像除烟卷积网络偏振态图像多尺度注意力机制对抗网络

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基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测

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安徽大学学报（自然科学版） 2022年第2期46卷 39-45页

作者：鲍文霞刘杨杨先军梁栋安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 中国科学院合肥物质科学研究院安徽合肥230031

采集并构建一个包含正常和故障机动车发动机的声信号数据集,提出基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测方法.在门控卷积神经网络基础上设计门控双卷积神经网络.对比不同方法的实验结果可知:支持向量机(support vector machine,... 详细信息

采集并构建一个包含正常和故障机动车发动机的声信号数据集,提出基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测方法.在门控卷积神经网络基础上设计门控双卷积神经网络.对比不同方法的实验结果可知:支持向量机(support vector machine,简称SVM)方法的检测准确率最低,该文方法的检测准确率最高;对声信号进行加噪和调音时,该文方法表现出好的鲁棒性.

关键词：机动车发动机故障检测门控双卷积神经网络

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结构纹理感知下的鲁棒光流估计及人脸活检应用

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中国图象图形学报 2023年第5期28卷 1445-1461页

作者：蔡泽民廖小鑫赖剑煌陈军汕头大学工学院电子系汕头515063 广东省数字信号与图像处理技术重点实验室汕头515063 中山大学计算机学院广州510006 机器智能与先进计算教育部重点实验室广州510006 佛山科学技术学院工业设计与陶瓷艺术学院佛山528000

目的光流估计是计算机视觉研究中的一个重要方向,尽管光流估计方法不断改进,但光照变化条件下光流计算精度的提高仍然是一个尚待解决的挑战。人脸反欺诈方法对于确保人脸识别系统的安全性十分重要,光照鲁棒的脸部运动光流特征能为人脸... 详细信息

目的光流估计是计算机视觉研究中的一个重要方向,尽管光流估计方法不断改进,但光照变化条件下光流计算精度的提高仍然是一个尚待解决的挑战。人脸反欺诈方法对于确保人脸识别系统的安全性十分重要,光照鲁棒的脸部运动光流特征能为人脸活体检测提供有关运动和结构的可靠信息。为了获得对含光照变化视频中物体运动的理解能力并应用于人脸活体检测,提高系统性能,提出了一种基于结构纹理感知视网膜模型的鲁棒光流估计方法。方法基于Retinex理论,通过结构纹理感知方式将图像中的反射分量与光照分量充分解耦。由于反射分量具有丰富的纹理信息且光照分量中包含部分有用的结构信息,因此对所提取的光照分量进行滤波操作后再与反射分量一起融合到光流模型中,有效提高了光流估计的鲁棒性。为使模型所获光流具有更好的边缘保持性,采用光滑—稀疏正则化约束方式进行最小化求解。本文给出了求解优化问题的数值方法。结果采用MPI Sintel数据集图像序列,与PWC-Net、DCFlow+KF和FDFlowNet(fast deep flownet)等主流算法进行对比实验,本文方法在Clean和Final数据集中均得到最低的平均终点误差(end-point error,EPE),分别为2.473和4.807,在3个公开数据集上进行的评测进一步验证了本文方法的鲁棒性。最后,将所提取的脸部运动光流特征在人脸反欺诈数据集上进行了活体检测对比实验,对比实验结果验证了提出的光流估计算法更具鲁棒性,改善了人脸活体检测的效果。结论提出的光流计算模型,在不同光照变化条件下具有良好的鲁棒性,更适合于人脸活体检测应用。本项目代码链接为https://***/Xiaoxin-Liao/STARFlow。

关键词： Retinex模型结构纹理感知光照变化 L0范数正则化光流人脸反欺诈

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宽带强局域拓扑边界态的优化设计

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激光与光电子学进展 2021年第7期58卷 204-211页

作者：范尔盼方云团江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

为了解决产生光量子霍尔效应的模型存在的边界态局域较弱和带宽较窄问题,构建了三角复式晶格光子晶体,并利用简约布里渊区中心点的能带简并得到奇宇称的p轨道和偶宇称的d轨道。首先,通过晶胞缩放反转两个轨道的位置,使拓扑相位发生变化... 详细信息

为了解决产生光量子霍尔效应的模型存在的边界态局域较弱和带宽较窄问题,构建了三角复式晶格光子晶体,并利用简约布里渊区中心点的能带简并得到奇宇称的p轨道和偶宇称的d轨道。首先,通过晶胞缩放反转两个轨道的位置,使拓扑相位发生变化。然后,分析了影响拓扑平庸结构带隙和非平庸结构带隙的主要因素。最后,对两种结构的介质柱半径和缩放距离进行了优化计算,找到实现两种结构最大公共带隙的最优参数,可实现的最大相对带宽为24.59%。在最优结构参数的基础上构建边界结构并计算出边界态色散曲线,结果表明,该边界态在有效带宽为0.0435时具有较强的自旋方向锁定和边界电磁场局域效应。

关键词：集成光学光子晶体轨道反转拓扑相变结构优化

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利用深度卷积神经网络将耳语转换为正常语音

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声学学报 2020年第1期45卷 137-144页

作者：连海伦周健胡雨婷郑文明安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室南京210096

耳语是一种特殊发音方式,将耳语转换为正常语音是提升耳语质量和可懂度的关键方法。为了充分利用语音的频域和时域相关性实现耳语转换,提出了使用深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,DCNN)将耳语转换为正常语音。它... 详细信息

耳语是一种特殊发音方式,将耳语转换为正常语音是提升耳语质量和可懂度的关键方法。为了充分利用语音的频域和时域相关性实现耳语转换,提出了使用深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,DCNN)将耳语转换为正常语音。它的卷积层用来提取连续帧语音谱包络之间的频域与时域的相关特征,而全连接层用来拟合耳语在卷积层提取的特征和对应正常语音之间的映射关系。实验结果表明与深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)模型相比,DCNN模型获得的转换后语音的梅尔倒谱失真度(Cepstral Distance,CD)降低了4.64%,而语音质量感知评价(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)、短时客观可懂度(Short-Time Objective Intelligibility,STOI)与平均主观意见分(Mean Opinion Score,MOS)分别提高了5.41%,5.77%,9.68%。

关键词：时域相关性 DNN 基频曲线深度卷积神经网络卷积层卷积核

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基于区间二型犹豫熵与风险偏好的多属性决策方法

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安徽大学学报（自然科学版） 2022年第1期46卷 7-14页

作者：吴涛李燕飞郭海艳安徽大学数学科学学院安徽合肥230601 安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

针对以区间二型模糊集(IT2FSs)为信息环境的多属性决策问题,构建了考虑决策者风险偏好的决策模型,解决了区间二型模糊集内在犹豫性难以量化的问题.首先介绍了区间二型模糊集的相关知识,综合考虑两种期望平均提出了区间二型模糊集排序值... 详细信息

针对以区间二型模糊集(IT2FSs)为信息环境的多属性决策问题,构建了考虑决策者风险偏好的决策模型,解决了区间二型模糊集内在犹豫性难以量化的问题.首先介绍了区间二型模糊集的相关知识,综合考虑两种期望平均提出了区间二型模糊集排序值公式以比较模糊数的优势关系,同时提出使用几何度量刻画模糊性与犹豫性的区间二型犹豫熵来度量区间二型模糊集的不确定性.考虑到决策者的风险态度对决策结果可能的影响,引入决策者风险偏好因子,构造了风险偏好因子与传统的熵权法相结合的新的权重求解模型并给出了决策算法.最后用一个风险投资的实例验证决策者的风险偏好对属性权重以及决策方案的排序所产生的影响.

关键词：区间二型模糊集区间二型犹豫熵排序值风险偏好多属性决策

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基于遗传算法的腔体滤波器耦合参数提取

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安庆师范大学学报（自然科学版） 2023年第4期29卷 29-34页

作者：王鹏宋娅雯潘盼段凯月黄立场章曼靳宝坤安庆师范大学电子工程与智能制造学院安徽安庆246133 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601

针对传输零点未知的情况,本文首先采用遗传算法将提取前后的S参数差值作为目标函数,寻找带外有限传输零点位置;将耦合矩阵作为辅助矩阵,并对其中的非零元素位置以及数目进行确定,然后再次利用遗传算法得到各个非零元素值以构建最终实际... 详细信息

针对传输零点未知的情况,本文首先采用遗传算法将提取前后的S参数差值作为目标函数,寻找带外有限传输零点位置;将耦合矩阵作为辅助矩阵,并对其中的非零元素位置以及数目进行确定,然后再次利用遗传算法得到各个非零元素值以构建最终实际耦合矩阵。基于此,对九阶交叉耦合腔体滤波器的实物测试结果进行参数提取,验证了该方法的可行性和有效性。本文方法可以指导滤波器的调试,降低滤波器的制造成本并缩短生产周期。

关键词：遗传算法耦合矩阵传输零点参数提取腔体滤波器

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基于卷积神经网络交互的用户属性偏好建模的推荐模型

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计算机应用 2022年第2期42卷 404-411页

作者：潘仁志钱付兰赵姝张燕平安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 合肥230601 信息材料和智能感知安徽省实验室(安徽大学) 合肥230601

潜在因子模型(LFM)以其优异的性能在推荐领域得到了广泛应用。在LFM中除了使用交互数据以外,辅助信息也被引入用于解决数据稀疏的问题,从而提升推荐的性能。然而,大多数LFM仍然存在一些问题:第一,LFM在对用户进行建模时,忽略了用户如何... 详细信息

潜在因子模型(LFM)以其优异的性能在推荐领域得到了广泛应用。在LFM中除了使用交互数据以外,辅助信息也被引入用于解决数据稀疏的问题,从而提升推荐的性能。然而,大多数LFM仍然存在一些问题:第一,LFM在对用户进行建模时,忽略了用户如何根据其特征偏好对项目作出决策;第二,采用内积的特征交互假设特征维度之间是相互独立的,而没有考虑到特征维度之间的关联。针对上述问题,提出一种新的推荐模型:基于卷积神经网络(CNN)交互的用户属性偏好建模的推荐模型(UAMC)。该模型首先获得用户的一般偏好、用户属性和项目嵌入,然后将用户属性和项目嵌入进行交互,以探索用户不同的属性对不同项目的偏好;接着将交互过的用户偏好属性送入CNN层来探索不同偏好属性的不同维度的关联,从而得到用户的属性偏好向量;接着使用注意力机制结合用户的一般偏好和CNN层得到的属性偏好,从而获得用户的向量表示;最后采用点积来计算用户对项目的评分。在Movielens-100K、Movielens-1M和Book-crossing这三个真实的数据集上进行了实验。实验结果表明,所提模型在均方根误差(RMSE)上与稀疏数据预测的神经网络分解机(NFM)模型相比分别降低了1.75%、2.78%和0.25%,验证了在LFM的评分预测推荐中,UAMC在提升推荐精度上的有效性。

关键词：潜在因子模型用户偏好用户属性偏好卷积神经网络特征交互注意力机制

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基于多模态融合的GF-5号遥感图像云检测

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大气与环境光学学报 2023年第4期18卷 371-382页

作者：张苏贵张晶晶寻丽娜孙晓兵熊伟阎庆李穗安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室安徽合肥230031 安徽文达信息工程学院安徽合肥231201

云检测对于遥感图像的应用具有重要意义。目前已有的云检测方法关于遥感图像的偏振信息研究较少,性能和泛化能力有限。为有效利用遥感图像偏振信息,提出了一种基于深度学习的多模态融合遥感图像云检测方法并进行了初步实验评价。该网络... 详细信息

云检测对于遥感图像的应用具有重要意义。目前已有的云检测方法关于遥感图像的偏振信息研究较少,性能和泛化能力有限。为有效利用遥感图像偏振信息,提出了一种基于深度学习的多模态融合遥感图像云检测方法并进行了初步实验评价。该网络是一种三参数输入流架构,具有编码器-解码器结构,利用通道空间注意模块对遥感图像中的反射率特征和偏振特征进行多模态融合。在解码器上采样阶段,利用迭代注意特征融合方法融合高、低级特征映射。评价实验数据集来源于多角度偏振成像仪(DPC)云产品和云掩码产品。评价实验结果表明,所提出的网络模型实现了良好的云检测性能,识别准确率达到93.91%。

关键词：云检测偏振信息多模态融合通道空间注意迭代注意特征融合

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