浅析电缆施工在电气安装工程中的作用及其预控措施

分析电缆施工在火电建设电气安装工程的核心作用,并有针对性地从工期、费用、技术、质量和安全这五个方面提出重点预控措施。     

一种新的快速自适应滤波算法的研究

从信号前后时刻相关性角度出发,提出了一种新的快速自适应滤波算法,并证明了其最优权值是一种广义的维纳方程解。该算法结构简单,收敛速度快,稳态失调小,具有处理多种信号的能力,包括非相关和强相关信号,而其计算量与NLMS算法相当。仿真结果表明,对于非相关信号,新算法的稳态失调小于VS-NLMS算法, 收敛速度与参考文献已有算法相当,但快于L.E-LMS算法;对于强相关性信号,新算法的稳态失调小于NLMS 算法和DCR-LMS算法。     

基于语音个人特征信息分离的语音转换方法研究

本文在深入研究语音个人特征信息有效表示的基础上,从信息分离角度,提出一种新的利用个人特征信息分离和替换实现语音转换的方法。该方法主要利用语音的稀疏性和K -均值奇异值分解(K-SVD)来实现。由于这种基于K-SVD的字典训练方法可以较好地保存语音信号中的个人特征信息,因此可以利用K-SVD的字典训练方法把语音个人特征信息进行分离并替换,再和语言内容等信息重构出目标语音。相对于传统方法,本方法能够更好地利用语音的稀疏性保存语音个人特征信息,从而可以克服参数映射带来的转换后语音个人特征相似度不高和语音质量下降的问题。实验仿真及主观评价结果表明,与基于高斯混合模型、人工神经网络的语音转换方法相比,该方法具有更好的转换语音质量和转换相似度以及抗噪性。      

一种基于三维卷积的声学事件联合估计方法

声学事件定位与检测在监控、异常检测等任务中应用广泛,以基于卷积递归神经网络架构为代表的深度学习方法可以联合实现声学事件检测和声源定位。为提高定位与检测的综合性能,提出了一种基于三维卷积的声学事件联合估计方法SELD3Dnet。通过对输入的多通道音频计算幅度相位特征,并经过多重三维卷积结构提取高层特征表示,最后利用循环网络和全连接层实现声音事件类别和空间位置的估计。在处理多通道的声学信号特征时,三维卷积可以同时对时间、频率、信号通道3个维度进行卷积计算,最大程度地利用信号通道间的相关性,克服噪声和混响的影响。在TUT2018和TAU2019等公开数据集上进行了充分的对比实验。结果表明,所提方法在TUT2018 REAL和TUT2019 MREAL数据集上的综合性能都有显著提升。其中,在TUT2018 REAL数据集上声学事件检测的F1指标显著提升了13.9%,帧准确率显著提升了21.1%;在TUT2019 MREAL数据集上F1指标显著提升了10.8%,帧准确率显著提升了14.4%。表明所提方法能有效克服实际信号中混响的影响。     

基于Transformer的单通道语音增强模型综述

深度学习可以有效地解决带噪语音信号与干净语音信号之间复杂的映射问题,改善单通道语音增强的质量,但是增强语音的质量依然不理想。Transformer在语音信号处理领域中已得到了广泛应用,由于集成了多头注意力机制,可以更好地关注语音的长时相关性,该模型可以进一步改善语音增强效果。基于此,回顾了基于深度学习的语音增强模型,归纳了Transformer模型及其内部结构,从不同实现结构出发对基于Transformer的语音增强模型分类,详细分析了几种实例模型。并在常用数据集上对比了Transformer单通道语音增强的性能,分析了它们的优缺点。对相关研究工作的不足进行了总结,并对未来发展进行展望。     

基于MARS的语音清晰度客观评价

提出了基于多元自适应回归样条法(Multivariate adaptive regression spline,MARS)的语音清晰度客观评价方法.该方法提取语音信号的Mel倒谱系数作为评估语音清晰度的候选特征参数.在Mel倒谱系数的失真距离基础上,利用MARS方法选出时语音清晰度影响较大的特征参数,并结合主观DRT分建立最佳客观预测模型,实现特征参数失真距离到客观DRT分的映射.仿真结果表明,分别采用训练集合样本和测试集合样本进行测试时,使用该方法评价的客观DRT分与主观DRT分的相关度.分别达到0.958和0.910 2.     

结合扰动约束的低感知性对抗样本生成方法

目的 对抗样本是指在原始数据中添加细微干扰使深度模型输出错误结果的合成数据。视觉感知性和攻击成功率是评价对抗样本的两个关键指标。当前大多数对抗样本研究侧重于提升算法的攻击成功率,对视觉感知性的关注较少。为此,本文提出了一种低感知性对抗样本生成算法,构造的对抗样本在保证较高攻击成功率的情况下具有更低的视觉感知性。方法 提出在黑盒条件下通过约束对抗扰动的面积与空间分布以降低对抗样本视觉感知性的方法。利用卷积网络提取图像中对输出结果影响较大的关键区域作为约束,限定扰动的位置。之后结合带有自注意力机制的生成对抗网络在关键区域添加扰动,最终生成具有低感知性的对抗样本。结果 在3种公开分类数据集上与多种典型攻击方法进行比较,包括7种白盒算法FGSM （fast gradient sign method）、BIM （basic iterative method）、DeepFool、PerC-C&W （perceptual color distance C&W）、JSMA （Jacobian-based saliency map attacks）、APGD （auto projected gradient descent）、AutoAttack和2种黑盒算法OnePixel、AdvGAN （adversarial generative adversarial network）。在攻击成功率（attack success rate,ASR）上,本文算法与对比算法处于同一水平。在客观视觉感知性对比中,本文算法较AdvGAN在低分辨率数据集上,均方误差（mean square error,MSE）值降低了42.1%,结构相似性值（structural similarity,SSIM）提升了8.4%;在中高分辨率数据集上,MSE值降低了72.7%,SSIM值提升了12.8%。与视觉感知性最好的对比算法DeepFool相比,在低分辨率数据集上,本文算法的MSE值降低了29.3%,SSIM值提升了0.8%。结论 本文分析了当前算法在视觉感知性上存在的问题,提出了一种对抗样本生成方法,在攻击成功率近似的情况下显著降低了对抗样本的视觉感知性。     

基于多分辨率时频特征融合的声学场景分类

声学场景分类是计算机听觉中最难的任务之一,在单一特征条件下采用基本的卷积神经网络相对于传统的分类方法精度已经有所提升,但是效果依然不够理想。针对这一问题,在卷积神经网络框架下,提出了一种基于时频特征融合的声学场景分类方案。在分类模型构建方面,提出一种多分辨率卷积池化方案,构造多分辨率卷积神经网络,以更好地适应提取特征的时频结构;在特征选取方面,融合低层次包络特征对数——Mel子带能量和高层次结构特征——非负矩阵分解系数矩阵,把两种二维特征堆叠为三维特征送入分类模型。在2017年和2018年声学场景分类和事件检测挑战赛的开发数据集上进行了训练和测试。实验结果表明,文中提出方案比基线系统的分类精度分别提高7.5%和10.3%,可有效改善分类效果。     

CS-Softmax:一种基于余弦相似性的Softmax损失函数

卷积神经网络分类框架广泛使用了基于Softmax函数的交叉熵损失(Softmax损失函数),在很多领域中都取得了良好的性能.但是由于Softmax损失函数并不鼓励增大类内紧凑性和类间分离性,在一些多分类问题中,卷积神经网络学习到的判别性嵌入表示的性能难以进一步提高.为了增强嵌入表示的判别性,提出 了一种基于余弦相似性的...