一种融合残差机制和注意力机制的深度语音去噪方法

针对深度网络模型进行端到端语音去噪时存在对 语音底层信息表示能力不足以及网 络只采用卷积级联的方式造成参数冗余的问题,提出了一种融合残差机制和注意力机制的生 成对抗网络去噪模型(Attention Res-UNetGAN)。模型在波形域对语音进行去噪,其生成网 络为U-Net结构,包含下采样层、中间层和上采样层。中间层为改进的嵌套残差模块(Resid ual-Residual Block,RRB),是由两块基础残差块进行残差拼接而形成的。对称的下采样 层 和上采样层之间采用注意力跳连和直接跳连进行连接。在VCTK(Voice Bank corpus)数据集 进行去噪后并经PESQ等六种客观语音质量评价指标进行评价,Attention Res-UNetGAN相比 原生成对抗网络模型各指标值平均提升了9.13%。     

基于多尺度注意力特征融合CRNN的声音事件检测

针对声音事件检测中仅在时频维度使用注意力机制的局限性以及卷积层单一导致的 特征提取不足问题,本文提出基于多尺度注意力特征融合的卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)模型,以提高声音事件检测性能。首 先,提出多尺度注意力模块,实现对局部时频单元和全局通道特征的多尺度注意,提高模型 的特征选择能力;其次,提出一种多尺度特征融合方法,融合含有丰富上下文信息的多尺度 注意力特征,提高模型的特征表达能力;最后,双向门控循环网络层对时间依赖性进行建模 , 全连接层对声音事件进行逐帧分类。除此之外,使用数据平衡技术进一步泛化模型。在 AudioSet子数据集上的实验结果表明:提出的网络模型与CRNN相比,评估集(error rate, ER)下降 11%,F1分数 (F1-score, F1)提升8.3%,有效地提高了声音事件检测性能。     

基于CCSDS标准的卫星数据处理软件设计

根据空间数据协商委员会（ CCSDS）制定的分包遥测数据格式标准，航天器可以利用有限的信道资源，合理、分时地将遥测信息向地面传输。这对遥测数据处理软件提出了更高的要求。针对此问题，结合CCSDS标准，文章提出了一种解帧和解包实现方案，设计了适用于某卫星的数据处理软件，完成了对CCSDS数据的解析。实验表明，该数据处理软件可高效可靠地完成科学数据的解帧和解包操作。     

基于鸡群优化算法的SAR图像快速分割

为提高SAR图像分割的速度和质量,利用鸡群优化算法,提出了一种SAR图像快速分割方法。该方法使用二维灰色Otsu模型作为鸡群优化算法的适应度函数,利用鸡群中公鸡、母鸡和小鸡的角色分工、协同工作快速逼近最佳阈值。实验结果表明,该方法在收敛速度和分割效果两方面均优于基于遗传算法、人工鱼群算法等群体智能优化算法的分割方法。     

基于灰色关联理论的水印透明性评价算法

针对人眼评价水印透明性时易于疲劳,评价结果有时不唯一,以及无法感知微小差别的问题,提出了一种水印透明性的评价算法。该算法首先计算原始图像和各承载图像间的差异图像;然后,对差异图像的象素值分布特征进行统计,形成各个比较序列,同时分析理想的差异图像象素值分布特征,形成参考序列;最后,通过两类序列间的灰色关联度对水印透明性做出客观、定量的评价。实验表明,该算法的评判结果与HVS判断结果相符,可用来评价水印透明度。     

NSCT变换与改进PSO算法在含噪图像分割中的应用

为提高含噪图像的分割效果和分割速度,将非下采样Contourlet变换和粒子群优化算法相结合,提出了一种有效的图像分割方法——IPSOC。该方法首先对待分割图像进行多尺度非下采样Contourlet变换,然后利用其最高级低频系数重构图像,计算重构图像与其均值图像的二维直方图中类间离散度矩阵的迹,并以之作为分割图像的目标函数来搜索最佳分割阈值。为加快阈值搜索速度,以改进的粒子群优化算法作为阈值分割的并行搜索策略,通过对基本粒子群优化算法进行个体及全局最优信息的实时更新,防止粒子停滞操作和阈值保持次数限定搜索终止条件等几个方面的改进,快速有效地获得分割图像。实验结果表明,该方法与基于遗传算法和人工鱼群算法的分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量。     

“面向对象程序设计与C＋＋”教学中的问题与思考

本文以大学本科计算机科学与技术专业学生为对象,总结分析了“面向对象程序设计与C＋＋”课程教学及实验环节中存在的问题,并提出一些解决方法和建议。     

基于灰色Tsallis熵的SAR图像快速分割*

针对SAR图像斑点噪声及分割速度慢的问题,提出一种基于灰色理论和Tsallis熵的SAR图像快速分割方法。该方法首先对待分割图像进行小波变换,将表征图像概貌信息的低频部分重构为概貌图像,表征图像细节和边缘的高频部分重构为细节图像,并建立了相应的概貌—细节共生矩阵模型;然后利用灰色理论和Tsallis熵设计了基于该共生矩阵的灰色Tsallis熵模型,用于求解最优分割阈值;同时,为加快阈值搜索速度,引入群体智能中的粒子群优化算法。实验结果显示,新方法在抗噪性、分割速度和灵活性三个方面均有明显提高。     

基于直方图统计信息的斑点噪声参数盲估计

以常见的斑点噪声为研究对象提出一种简单、快速的图像斑点噪声参数盲估计方法。该方法通过在仿真图像中加入不同强度的斑点噪声,分析含噪图像均匀区域内直方图分布特点,构造反映图像斑噪强度的噪声特征值,建立噪声强度与噪声特征值之间映射函数。实验结果显示,该函数不需要任何先验知识即可快速、有效地估计图像中的斑噪强度,可用于估计图像获取或传输时的噪声环境、分析斑点噪声强度与图像质量优劣的关系、指导及修改现有抑噪算法设计。     

不可见水印的透明性评价

为避免人眼评价不可见水印透明性时受疲劳、环境等因素的影响,提出一种与人类视觉感知一致的透明性评价方法.对原始图像和各含水印图像进行小波变换,按照人眼感知的敏感性对所得子图进行分类,形成相应的参考序列和比较序列,利用灰色关联分析理论计算原始图像与含水印图像对应各类序列之间的关联度,并根据水印嵌入面积比例和嵌入强度进行调整,将各类子图关联度加权,得到原始图像与各含水印图像的整体关联度,给出水印透明性的客观评价.实验结果表明,与PSNR等现有评价方法相比,该方法不仅正确有效、通用性好,而且细节区分能力强.