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基于特征融合矩阵语音音色的厚薄度客观评价
被引量：
2
1
作者
涂中文
张勤
+1 位作者
靳聪
赵薇
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期531-536,共6页
提出一种基于特征融合矩阵的语音音色的厚薄度客观评价方法.提取最符合人耳听觉特性的梅尔频率倒谱系数(MFCC)和线性预测系数(LPC)作为语音特征参数,同时提取了3种非语音参数特征,包括共鸣因子指数、身高质量指数和肺活量体重指数,将这...
提出一种基于特征融合矩阵的语音音色的厚薄度客观评价方法.提取最符合人耳听觉特性的梅尔频率倒谱系数(MFCC)和线性预测系数(LPC)作为语音特征参数,同时提取了3种非语音参数特征,包括共鸣因子指数、身高质量指数和肺活量体重指数,将这些特征进行融合即可形成特征融合矩阵,采用softmax分类器对语音音色中的厚薄度进行分级.实验结果表明,该方法可以获得较高的分级准确率.
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关键词
特征融合矩阵
梅尔频率倒谱系数
线性预测
共鸣因子指数
厚薄度
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职称材料
基于奇异值与特征融合矩阵的自适应人脸识别
被引量：
2
2
作者
王宏勇
廖海斌
+1 位作者
段新华
丁汨
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第7期162-164,174,共4页
为了准确快速地进行人脸识别,提出了融合人脸全局和局部特征的自适应算法。该方法利用奇异值提取人脸的全局特征和6个关键部分的局部特征进行加权融合得出特征融合矩阵,同时给出了局部特征权值的动态选择方法,并证明了特征融合矩阵的推...
为了准确快速地进行人脸识别,提出了融合人脸全局和局部特征的自适应算法。该方法利用奇异值提取人脸的全局特征和6个关键部分的局部特征进行加权融合得出特征融合矩阵,同时给出了局部特征权值的动态选择方法,并证明了特征融合矩阵的推导公式;最后使用改进的支持向量机(SVM)方法进行分类识别。试验表明,该方法不仅计算速度快、简单易用,而且有效解决了SVD识别率不高和LDA小样本空间问题,应用前景良好。
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关键词
人脸识别
特征
提取
奇异值分解
小波分解
特征融合矩阵
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职称材料
基于融合特征矩阵和CNN模型的管道埋藏微裂纹超声导波定位
3
作者
颜劲夫
艾星
+3 位作者
何其骏
李佳惠
胡碗铷
李义丰
《南京大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期28-37,共10页
针对石化行业管道中埋藏微裂纹的检测和定位问题,提出了一种基于融合特征矩阵和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型的新方法.首先,使用ABAQUS软件建立包含埋藏微裂纹的三维管道仿真模型,并部署传感器阵列采集超声导波...
针对石化行业管道中埋藏微裂纹的检测和定位问题,提出了一种基于融合特征矩阵和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型的新方法.首先,使用ABAQUS软件建立包含埋藏微裂纹的三维管道仿真模型,并部署传感器阵列采集超声导波信号.然后,提取并融合两类特征因子来构建融合特征矩阵:反映微裂纹非线性特征的零频分量和表征微裂纹位置信息的损伤指数.最后,将该矩阵输入到构建的CNN模型中进行训练和测试,实现了对管道中埋藏微裂纹的精确定位.仿真分析结果表明,与传统的高次谐波分量相比,零频分量对微裂纹的非线性效应更敏感;损伤指数可以放大原始信号中包含的损伤信息,对埋藏微裂纹的定位具有重要价值;CNN模型可以有效地从融合特征矩阵中提取微裂纹的位置信息,确定其空间坐标,为无损检测领域管道微裂纹的定位提供了新的思路.
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关键词
零频分量
损伤指数
融合
特征
矩阵
CNN
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职称材料
题名
基于特征融合矩阵语音音色的厚薄度客观评价
被引量：
2
1
作者
涂中文
张勤
靳聪
赵薇
机构
中国传媒大学播音主持艺术学院
中国传媒大学理工学部
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期531-536,共6页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(61631016)
中国传媒大学交叉资助项目(3132017XNG1750)
文摘
提出一种基于特征融合矩阵的语音音色的厚薄度客观评价方法.提取最符合人耳听觉特性的梅尔频率倒谱系数(MFCC)和线性预测系数(LPC)作为语音特征参数,同时提取了3种非语音参数特征,包括共鸣因子指数、身高质量指数和肺活量体重指数,将这些特征进行融合即可形成特征融合矩阵,采用softmax分类器对语音音色中的厚薄度进行分级.实验结果表明,该方法可以获得较高的分级准确率.
关键词
特征融合矩阵
梅尔频率倒谱系数
线性预测
共鸣因子指数
厚薄度
Keywords
feature fusion matrix
Mel-frequency cepstral coefficients
linear predictive
resonance factor index
thickness
分类号
H01 [语言文字—语言学]
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职称材料
题名
基于奇异值与特征融合矩阵的自适应人脸识别
被引量：
2
2
作者
王宏勇
廖海斌
段新华
丁汨
机构
河南工业大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第7期162-164,174,共4页
基金
河南省重大科技攻关基金支助项目(No.072SGZS38042)
文摘
为了准确快速地进行人脸识别,提出了融合人脸全局和局部特征的自适应算法。该方法利用奇异值提取人脸的全局特征和6个关键部分的局部特征进行加权融合得出特征融合矩阵,同时给出了局部特征权值的动态选择方法,并证明了特征融合矩阵的推导公式;最后使用改进的支持向量机(SVM)方法进行分类识别。试验表明,该方法不仅计算速度快、简单易用,而且有效解决了SVD识别率不高和LDA小样本空间问题,应用前景良好。
关键词
人脸识别
特征
提取
奇异值分解
小波分解
特征融合矩阵
Keywords
face recognition
feature extraction
Singular Value Decomposition（SVD ）
wavelet decomposition
feature-matrix
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于融合特征矩阵和CNN模型的管道埋藏微裂纹超声导波定位
3
作者
颜劲夫
艾星
何其骏
李佳惠
胡碗铷
李义丰
机构
南京工业大学计算机与信息工程学院(人工智能学院)
近代声学教育部重点实验室
出处
《南京大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期28-37,共10页
基金
国家自然科学基金(61571222)
江苏省研究生科研与实践创新计划(SJCX24_0563)
文摘
针对石化行业管道中埋藏微裂纹的检测和定位问题,提出了一种基于融合特征矩阵和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型的新方法.首先,使用ABAQUS软件建立包含埋藏微裂纹的三维管道仿真模型,并部署传感器阵列采集超声导波信号.然后,提取并融合两类特征因子来构建融合特征矩阵:反映微裂纹非线性特征的零频分量和表征微裂纹位置信息的损伤指数.最后,将该矩阵输入到构建的CNN模型中进行训练和测试,实现了对管道中埋藏微裂纹的精确定位.仿真分析结果表明,与传统的高次谐波分量相比,零频分量对微裂纹的非线性效应更敏感;损伤指数可以放大原始信号中包含的损伤信息,对埋藏微裂纹的定位具有重要价值;CNN模型可以有效地从融合特征矩阵中提取微裂纹的位置信息,确定其空间坐标,为无损检测领域管道微裂纹的定位提供了新的思路.
关键词
零频分量
损伤指数
融合
特征
矩阵
CNN
Keywords
zero⁃frequency component
damage index
fusion feature matrix
CNN
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征融合矩阵语音音色的厚薄度客观评价
涂中文
张勤
靳聪
赵薇
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于奇异值与特征融合矩阵的自适应人脸识别
王宏勇
廖海斌
段新华
丁汨
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于融合特征矩阵和CNN模型的管道埋藏微裂纹超声导波定位
颜劲夫
艾星
何其骏
李佳惠
胡碗铷
李义丰
《南京大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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职称材料
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