检索结果-内蒙古大学图书馆

北京航空航天大学学报 2022年第8期48卷 1428-1435页

作者：刘丹阳方全张晓伟胡骏钱胜胜徐常胜郑州大学河南先进技术研究院郑州450000 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

知识图谱(KG)补全旨在通过知识库中已知三元组来预测缺失的链接。由于大多数方法都是独立地处理三元组,而忽略了知识图谱所具有的异质结构和相邻节点中固有的丰富的信息,导致不能充分挖掘三元组的特征。考虑基于端到端的知识图谱补全任... 详细信息

知识图谱(KG)补全旨在通过知识库中已知三元组来预测缺失的链接。由于大多数方法都是独立地处理三元组,而忽略了知识图谱所具有的异质结构和相邻节点中固有的丰富的信息,导致不能充分挖掘三元组的特征。考虑基于端到端的知识图谱补全任务,提出了一种图对比注意力网络(GCAT),通过注意力机制同时捕获局部邻域内实体和关系的特征,并封装实体邻域上下文信息。为了有效封装三元组特征,引入一个子图级别的对比训练对象用于增强生成的实体嵌入的质量。为了验证GCAT的有效性,在链接预测任务上评估了所提方法,实验结果表明,在数据集FB15k-237中,MRR比InteractE提高0.005,比A2N模型提高0.042;在数据集WN18RR中,MRR比InteractE提高0.019,比A2N模型提高0.032。实验证明提出的GCAT模型能够有效预测知识图谱中缺失的链接。

关键词：知识图谱(KG) 注意力机制对比学习知识图谱补全链接预测

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基于图对比的上下位关系检测

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北京航空航天大学学报 2022年第8期48卷 1480-1486页

作者：张雅丽方全王允鑫胡骏钱胜胜徐常胜郑州大学河南先进技术研究院郑州450000 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

上下位关系是自然语言处理(NLP)下游任务的基础,因此上下位关系检测是自然语言处理领域备受关注的问题。针对现有词嵌入方法采用随机初始化词向量,不能很好地捕获上下位关系不对称和可传递的特性,且现有模型没有充分利用预测向量与真实... 详细信息

上下位关系是自然语言处理(NLP)下游任务的基础,因此上下位关系检测是自然语言处理领域备受关注的问题。针对现有词嵌入方法采用随机初始化词向量,不能很好地捕获上下位关系不对称和可传递的特性,且现有模型没有充分利用预测向量与真实投影之间关系的局限性,提出了一种基于图对比学习的上下位关系检测(HyperCL)方法。引入图对比学习进行数据增强,基于最大化局部和全局表示的互信息,学习具有鲁棒性的词特征表示。所提方法学习了将下位词的词向量投影到上位词和非上位词,同时能够更好地区分嵌入空间中的上位词和非上位词,从而提高了检测精度。在2个基准数据集上的实验结果表明,所提模型比现有方法在准确率上提升了0.03以上。

关键词：自然语言处理(NLP) 上下位关系检测图对比学习数据增强词嵌入

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基于听觉调制孪生网络的单通道语音分离模型

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计算机应用 2025年

作者：宋源陈锌李亚荣李永伟刘扬赵振青岛科技大学信息科学技术学院中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

为解决基于语谱图特征输入的单通道语音分离方法存在的不同说话人时频点重叠导致分离效果欠佳的问题，提出一种基于听觉调制孪生网络的单通道语音分离模型。首先，通过频带划分和包络检波计算调制信号，进而利用傅里叶变换提取调制幅度... 详细信息

为解决基于语谱图特征输入的单通道语音分离方法存在的不同说话人时频点重叠导致分离效果欠佳的问题，提出一种基于听觉调制孪生网络的单通道语音分离模型。首先，通过频带划分和包络检波计算调制信号，进而利用傅里叶变换提取调制幅度谱；其次，基于突变点检测和匹配的方法获取调制幅度谱特征与语音片段之间的映射关系，实现语音片段的有效划分；随后，设计基于协同注意力机制的孪生网络提取不同说话人语音片段的鉴别性特征；之后，提出基于领域影响机制的自组织映射网络(N-SOM)，通过划定动态邻域范围，实现了无需预先指定说话人数量的特征聚类，以获得不同说话人的掩膜矩阵；最后，为了避免在调制域重构信号产生伪影，设计时域滤波器将调制域掩膜转换为时域掩膜并结合相位信息重构语音信号。实验结果表明，所提模型在WSJ0-2mix和WSJ0-3mix数据集上的语音质量感知评价(PESQ)、信号失真比改进(SDRi)和尺度不变信号失真比改进(SI-SDRi)均优于双密度双树复小波变换(DDDTCWT)方法。

关键词：语音分离调制机制孪生网络协同注意力机制自组织映射神经网络

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基于声门波和声道特征的语音情感识别

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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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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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鲁棒的水密流形网格修复

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第7期36卷 1047-1056页

作者：王鹏飞徐敏峰辛士庆严冬明屠长河山东大学计算机科学与技术学院青岛266237 山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014 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

针对未经修复的网格模型一般存在非流形结构,常带有孔洞、法向不一致、自交等缺陷,很难直接应用到后续基于网格的应用中的问题,提出一种保持输入网格特征的鲁棒水密流形网格修复算法.首先利用Manifoldplus算法和卷绕数(winding number)... 详细信息

针对未经修复的网格模型一般存在非流形结构,常带有孔洞、法向不一致、自交等缺陷,很难直接应用到后续基于网格的应用中的问题,提出一种保持输入网格特征的鲁棒水密流形网格修复算法.首先利用Manifoldplus算法和卷绕数(winding number)构建能够区分输入网格内外且逼近输入网格的水密流形引导曲面;然后利用引导曲面计算受限Voronoi图(restricted Voronoi diagram,RVD);再通过对偶得到受限三角剖分(restricted Delaunay triangulation,RDT);将非流形问题分解到RVD和RDT计算过程中,保证计算的RDT即为修复后的水密流形网格;最后在原始网格边中添加辅助点,保持原始网格特征.基于Windows 10平台,在ModelNet10公开数据集上进行实验的结果表明,所提算法在输出网格的平均精度为1.54×10^(-6),与Manifoldplus算法相当;但是当输入的模型包含孔洞时,Manifoldplus算法无法将孔洞合理地填补,而该算法能够合理地填补孔洞.

关键词：网格修复限制Voronoi 水密流形

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基于时空注意力机制的新冠肺炎疫情预测模型

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北京航空航天大学学报 2022年第8期48卷 1495-1504页

作者：鲍昕谭智一鲍秉坤徐常胜南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100080

新冠肺炎疫情持续蔓延给人类社会带来深远影响,准确预测各地区的病毒传播趋势对防控疫情而言至关重要。现有研究主要基于传统的时序预测模型和传染病模型,鲜有考虑疫情地区关联复杂和时序依赖性强的特点,限制了其疫情预测的性能。为此,... 详细信息

新冠肺炎疫情持续蔓延给人类社会带来深远影响,准确预测各地区的病毒传播趋势对防控疫情而言至关重要。现有研究主要基于传统的时序预测模型和传染病模型,鲜有考虑疫情地区关联复杂和时序依赖性强的特点,限制了其疫情预测的性能。为此,针对新冠肺炎疫情的预测任务,提出了一种时空注意力驱动的自编码器框架。通过引入空间注意力机制捕捉病毒感染序列间的动态空间关联性,利用时间注意力机制挖掘病毒感染序列中复杂的时序依赖性,以此实现对不同地区的新冠肺炎病毒传播趋势的准确预测。在模型的编码器端,融合空间注意力机制的长短期记忆(LSTM)网络,关联目标地区与其他地区的病毒感染序列,提取该区域近期新冠肺炎疫情的时序特征。在模型的解码器端,将时间注意力机制引入基于LSTM网络的解码器中,通过捕捉病毒感染序列的时序依赖性推测未来的新冠肺炎疫情趋势变化。在多个公开的新冠肺炎疫情数据集上对所提模型进行验证,实验结果表明:所提模型的预测性能超越了LSTM等模型;在公开的欧洲部分国家新冠肺炎疫情数据集上,预测误差指标RMSE和MAE分别降低了22.3%和25.0%,在中国部分省级单位新冠肺炎疫情数据集上,RMSE和MAE分别降低了10.1%和10.4%。

关键词：新冠肺炎疫情预测注意力网络时空序列预测长短期记忆(LSTM)网络自编码器

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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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基于篇章结构多任务学习的神经机器翻译

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软件学报 2022年第10期33卷 3806-3818页

作者：亢晓勉宗成庆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 中国科学院大学人工智能学院北京100049

篇章翻译方法借助跨句的上下文信息以提升篇章的翻译质量.篇章具有结构化的语义信息,可以形式化地表示为基本篇章单元之间的依存关系.但是目前的神经机器翻译方法很少利用篇章的结构信息.为此,提出了一种篇章翻译模型,能够在神经机器翻... 详细信息

篇章翻译方法借助跨句的上下文信息以提升篇章的翻译质量.篇章具有结构化的语义信息,可以形式化地表示为基本篇章单元之间的依存关系.但是目前的神经机器翻译方法很少利用篇章的结构信息.为此,提出了一种篇章翻译模型,能够在神经机器翻译的编码器-解码器框架中显式地建模基本篇章单元切分、篇章依存结构预测和篇章关系分类任务,从而得到结构信息增强的篇章单元表示.该表示分别通过门控加权和层次注意力的方式,与编码和解码的状态向量进行融合.此外,为了缓解模型在测试阶段对篇章分析器的依赖,在训练时采用多任务学习的策略,引导模型对翻译任务和篇章分析任务进行联合优化.在公开数据集上的实验结果表明,所提出的方法能够有效地建模和利用篇章单元间的依存结构信息,从而达到提升译文质量的目的.

关键词：神经机器翻译篇章结构多任务学习篇章分析

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从单幅图像估计景深的模型到底学到了什么

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第11期36卷 1771-1780页

作者：胡立华朵安鹏杨海峰张继福胡占义太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024 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

目前,基于深度学习的单幅图像景深估计取得了显著的进展,在一些公开的室内外数据集上均取得了非常高的估计精度.然而,不论是基于监督学习还是基于自监督学习的景深估计模型,这些模型到底学习到了图像的什么性质,使得其能够对景深进行很... 详细信息

目前,基于深度学习的单幅图像景深估计取得了显著的进展,在一些公开的室内外数据集上均取得了非常高的估计精度.然而,不论是基于监督学习还是基于自监督学习的景深估计模型,这些模型到底学习到了图像的什么性质,使得其能够对景深进行很好的估计呢?为此,从2个侧面对这个问题进行了量化的测试和分析.对于“无纹理”区域,通过模型对这些区域与该区域邻域估计的景深之间的关系,探究了这些区域的估计景深是不是其邻域估计景深的某种“填充”效应;其次分析了模型对高视觉显著性区域估计的景深是否具有更高的估计精度.测试结果显示,无纹理区域与其邻域的估计景深分布确实存在比较高的相似性,但当前景深估计模型的估计精度和图像视觉显著性的关联性不是很强.所得结果对“景深估计模型解析”“景深估计模型改进”等相关工作均具有一定的参考价值,例如,今后在设计和训练景深估计模型的工作中,有必要充分考虑输入图像的视觉显著性效应,从而提高模型对高视觉显著性区域的景深估计精度,以便更好地服务下游任务.

关键词：景深估计模型解析无纹理区域视觉显著性

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