-
题名基于改进K均值聚类的语音情感识别深度学习方法
被引量：5
- 1
-
-
作者
李巧君
郭彍
-
机构
河南工业职业技术学院电子信息工程学院
电子科技大学电子科学与工程学院
-
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第9期224-229,共6页
-
基金
河南省高等学校重点科研项目(19A520022)
河南省高等职业学校青年骨干教师培养计划项目(教职成函[2019]326号)。
-
文摘
针对当前语音情感识别(Speech Emotion Recognition, SER)方法中准确性低和时间复杂度高的问题,提出一种基于改进K均值聚类的语音情感识别深度学习方法。采用改进的K-均值聚类算法从整个音频信号中选取反映情感特征的关键片段;使用短时傅里叶变换将所选序列转化为一个谱图;利用深度残差模型ResNet和深度双向长短时记忆Bi-LSTM网络从空间和时间上学习表征谱图中与情感相关的隐藏特征,基于Softmax分类器获得最终的情感分类。实验结果表明,所提方法比其他识别方法具有明显的优势,在改善情感识别率的同时,降低了模型的处理时间。
-
关键词
语音情感识别
深度双向长短时记忆
K-均值聚类
短时傅里叶变换
-
Keywords
Speech emotion recognition
Deep Bi-LSTM
K-mean clustering
Short-time Fourier transform
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于数据驱动的有源配电网实时调度降损策略
被引量：6
- 2
-
-
作者
夏革非
丁智涵
于长任
张慧敏
张海峰
吴乃月
-
机构
国网冀北电力有限公司承德供电公司
北京中恒博瑞数字电力科技有限公司
北京大学动力中心
-
出处
《电测与仪表》
北大核心
2022年第12期103-109,共7页
-
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0900100)。
-
文摘
农村配网通常接入有较大容量的小水电等分布式电源,在向上级电网反送电能的过程中造成了大量的线损,因此提出了一种实时调度策略旨在降低配电网的线损。文章考虑分布式电源的有功无功控制以及有载调压分接头的控制,基于支路潮流模型建立了配电网调度降损模型;进一步,通过构造高维随机矩阵,从配电网运行时间序列数据中提取能够表征运行状态的特征作为输入,对配电网历史调节策略进行热编码作为输出;利用深度双向长短时记忆网络学习配电网特征与网络降损策略之间的函数映射关系,建立基于数据深度学习驱动的有源配电网实时调度降损模型;基于实际有源配电网系统进行了仿真。仿真结果表明,所提出的实时调度算法能在保证小水电上网收益的前提下,优化小水电的出力曲线,提高分布式电能的就地消纳率,从而降低了网损。
-
关键词
有源配电网
数据驱动
线损分析
深度双向长短时记忆网络
实时调度
-
Keywords
active distribution network
data-driven
line loss analysis
deep bidirectional long-term and short-term memory network
real-time scheduling
-
分类号
TM93
[电气工程—电力电子与电力传动]
-
