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基于门控残差卷积编解码网络的单通道语音增强方法被引量：6: 1; 作者张天骐柏浩钧 +1 位作者叶绍鹏刘鉴兴《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第10期1986-1995,共10页; 针对卷积编解码网络(CED,Convolution encoder-and-decoder)对语音时序相关信息捕获困难的问题,本文提出了一种基于门控残差卷积编解码网络的语音增强方法。该方法在卷积编解码网络的基础上引入了门控机制、膨胀卷积与残差连接:门控机... 展开更多; 关键词语音增强门控机制卷积编解码网络残差连接; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积编解码网络的自由感应衰减信号提取方法: 2; 作者王琦杜海龙 +1 位作者陈玫玫韦健《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2022年第1期59-61,65,共4页; 在实际应用中,自由感应衰减信号(FID)数据中通常含有大量噪声干扰,直接影响了检测结果的准确性。该文针对上述问题,设计了一种基于卷积编解码网络的FID信号提取方法。即在卷积神经网络的框架下,通过训练学习复杂噪声背景下FID数据时频... 展开更多; 关键词自由感应衰减卷积编解码网络时频谱; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新的胎心率信号压缩方法——卷积编解码网络被引量：1: 3; 作者阙与清陈定科 +1 位作者童蕾陈超敏《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期279-284,共6页; 为减少物联网系统中数据传输和存储的能量损失,提高胎心率数据的传输效率,实现胎儿的实时监控,本文使用卷积编解码器网络(CC-Net)压缩数据。网络有两个模块:编码和解码,在编码模块中,原始数据被压缩;在解码模块中,压缩数据被重建。然后... 展开更多; 关键词物联网母婴监测系统卷积编解码器网络胎心率数据压缩; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合通道注意力机制和深度编解码卷积网络的道路场景分割被引量：4: 4; 作者黄泽华丁学明《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第11期2362-2367,共6页; 针对深度编解码卷积网络在道路场景分割中没有考虑对各卷积特征图通道依赖性的问题,提出了一种融合通道注意力机制的深度编解码卷积网络,并将通道注意力机制改进为双路通道注意力机制.该方法保留了原有通道注意力机制能优化背景信息的优... 展开更多; 关键词道路场景分割深度编解码卷积网络通道注意力机制分割性能; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于门控残差卷积编解码网络的单通道语音增强方法被引量：6: 1; 作者张天骐柏浩钧叶绍鹏刘鉴兴; 机构重庆邮电大学通信与信息工程学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第10期1986-1995,共10页; 基金国家自然科学基金项目(61671095,61702065,61701067,61771085) 信号与信息处理重庆市市级重点实验室建设项目(CSTC2009CA2003) +1 种基金重庆市教育委员会科研项目(KJ1600427,KJ1600429)。; 文摘针对卷积编解码网络(CED,Convolution encoder-and-decoder)对语音时序相关信息捕获困难的问题,本文提出了一种基于门控残差卷积编解码网络的语音增强方法。该方法在卷积编解码网络的基础上引入了门控机制、膨胀卷积与残差连接:门控机制能够很好地处理序列前后相关信息;膨胀卷积使得卷积过程获得更大的感受野,提取更加丰富的全局信息;残差连接能够防止梯度消失与梯度爆炸,提升网络精度。此外,采用频域损失函数与时域评价指标联合优化的策略对网络进行训练,以进一步提升网络增强效果。实验表明,在匹配噪声和不匹配噪声下,相比于基线CED与其他对比方法,本文方法取得了更高的PESQ、STOI与SI-SDR,对语音的清浊音都有较好恢复效果,且具有较强的泛化能力。; 关键词语音增强门控机制卷积编解码网络残差连接; Keywords speech enhancement gating mechanism convolution encoder-and-decoder network residual connection; 分类号 TN912.35 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于卷积编解码网络的自由感应衰减信号提取方法: 2; 作者王琦杜海龙陈玫玫韦健; 机构吉林大学通信工程学院; 出处《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2022年第1期59-61,65,共4页; 基金国家自然科学基金(61901187) 吉林省自然科学基金(20190201111JC)。; 文摘在实际应用中,自由感应衰减信号(FID)数据中通常含有大量噪声干扰,直接影响了检测结果的准确性。该文针对上述问题,设计了一种基于卷积编解码网络的FID信号提取方法。即在卷积神经网络的框架下,通过训练学习复杂噪声背景下FID数据时频谱与纯净FID信号时频谱之间的映射关系,实现FID信号的噪声压制,再经短时傅里叶逆变换完成FID信号的提取。在卷积网络训练中同时考虑了FID信号的实部和虚部特征,更好地保留了其相位信息。实验结果表明:提出的FID信号提取方法可以在多种噪声同时存在的情况下有效地压制噪声,且不损失FID信号。该方法可作为深度学习课程的验证性实验,也可作为创新性实验内容。; 关键词自由感应衰减卷积编解码网络时频谱; Keywords free induction decay convolutional encoder-decoder network time-frequency spectrum; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种新的胎心率信号压缩方法——卷积编解码网络被引量：1: 3; 作者阙与清陈定科童蕾陈超敏; 机构南方医科大学生物医学工程学院广东机电职业技术学院; 出处《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期279-284,共6页; 基金国家重点研发计划项目(2019YFC0118805,2019YFC0120103)。; 文摘为减少物联网系统中数据传输和存储的能量损失,提高胎心率数据的传输效率,实现胎儿的实时监控,本文使用卷积编解码器网络(CC-Net)压缩数据。网络有两个模块:编码和解码,在编码模块中,原始数据被压缩;在解码模块中,压缩数据被重建。然后,通过使用原始信号和重建信号的均方误差来连续更新内部参数,以使误差最小。最后,在编码模块中获得有效的压缩数据。在本研究中,该方法对胎儿心率信号的压缩率达到了12.07%,重构信号与原始信号之间的误差为0.03。本研究提出的卷积编解码器网络(CC-Net)可以实现非常低的胎儿心率压缩率,并且可以确保重建的信号与原始信号非常相似,表明压缩方法是有效的,并且保留了胎儿心率信号的重要信息。; 关键词物联网母婴监测系统卷积编解码器网络胎心率数据压缩; Keywords Internet of Things maternal and infant monitoring system convolutional codec network fetal heart rate data compression; 分类号 R714.5 [医药卫生—妇产科学] TN911.7 [电子电信—通信与信息系统] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合通道注意力机制和深度编解码卷积网络的道路场景分割被引量：4: 4; 作者黄泽华丁学明; 机构上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第11期2362-2367,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61673277)资助.; 文摘针对深度编解码卷积网络在道路场景分割中没有考虑对各卷积特征图通道依赖性的问题,提出了一种融合通道注意力机制的深度编解码卷积网络,并将通道注意力机制改进为双路通道注意力机制.该方法保留了原有通道注意力机制能优化背景信息的优点,同时增加另一路通道用来收集到难区分物体之间重要的特征,从而获得详细的通道注意力.实验结果表明,对于道路场景图像,融合双路通道注意力机制的深度编解码卷积网络进一步提高了分割性能,其中在评价指标准确率和平均交并比分别提高了约7个百分点和8个百分点.; 关键词道路场景分割深度编解码卷积网络通道注意力机制分割性能; Keywords road scene segmentation deep convolutional encoder-decoder network channel attention mechanism segmentation performance; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于门控残差卷积编解码网络的单通道语音增强方法	张天骐柏浩钧叶绍鹏刘鉴兴	《信号处理》 CSCD 北大核心	2021	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于卷积编解码网络的自由感应衰减信号提取方法	王琦杜海龙陈玫玫韦健	《实验技术与管理》 CAS 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种新的胎心率信号压缩方法——卷积编解码网络	阙与清陈定科童蕾陈超敏	《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	融合通道注意力机制和深度编解码卷积网络的道路场景分割	黄泽华丁学明	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料