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基于跨维度协同注意力机制的单通道语音增强方法
1
作者
康宏博
冯雨佳
+3 位作者
台文鑫
蓝天
吴祖峰
刘峤
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期1639-1648,共10页
近年来,卷积神经网络在语音增强任务中得到了广泛的应用.然而,目前广泛使用的跳跃连接机制在特征信息传输时会引入噪声成分,从而不可避免地降低了去噪性能;除此之外,普遍使用的固定形状的卷积核在处理各种声纹信息时效率低下,基于上述考...
近年来,卷积神经网络在语音增强任务中得到了广泛的应用.然而,目前广泛使用的跳跃连接机制在特征信息传输时会引入噪声成分,从而不可避免地降低了去噪性能;除此之外,普遍使用的固定形状的卷积核在处理各种声纹信息时效率低下,基于上述考虑,提出了一种跨维度协同注意力机制和形变卷积模块的端到端编-解码器网络CADNet.具体来说,在跳跃连接中引入跨维度协同注意力模块,进一步提高信息控制能力.并且在每个标准卷积层之后引入形变卷积层,从而更好地匹配声纹的自然特征.在TIMIT公开数据集上进行的实验验证了所提出的方法在语音质量和可懂度的评价指标方面的有效性.
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关键词
语音增强
自
注意力
跨
维
度
协同
注意力
形变卷积
跳跃连接
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职称材料
强化特征提取能力的下颌骨骨折检测3M-YOLOv5网络
被引量：
3
2
作者
周涛
杜玉虎
+2 位作者
石道宗
彭彩月
陆惠玲
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第21期3178-3191,共14页
针对人工智能辅助骨折部位治疗时由于骨折部位通常伴随着出血等症状,不同体位所拍摄的CT影像存在较大差异,骨折部位大小不一,以及受到出血部位以及周围组织的干扰,骨折部位的特征提取不充分、骨折部位检测精度不高的问题,设计了一种3M-Y...
针对人工智能辅助骨折部位治疗时由于骨折部位通常伴随着出血等症状,不同体位所拍摄的CT影像存在较大差异,骨折部位大小不一,以及受到出血部位以及周围组织的干扰,骨折部位的特征提取不充分、骨折部位检测精度不高的问题,设计了一种3M-YOLOv5网络来检测下颌骨骨折部位。在特征提取网络中采用密集模块,利用密集连接特性提高网络的特征提取能力;采用局部全局注意力模块来提取CT影像的全局信息;构造一个轻量化的多尺度密集块,以较少的参数量提取骨折部位的多尺度特征;在特征增强网络中设计跨维度双向特征融合模块,使得特征图的高度、宽度以及通道之间有所交互,同时引入可训练的权重来平衡不同尺度特征图的融合重要性。为了验证3M-YOLOv5网络的有效性,在自建数据集上进行消融实验和对比实验。实验结果表明,在置信度阈值取0.5时,3M-YOLOv5网络的mAP值、F1值、召回率、精确率分别为99.17%,99.06%,98.81%和99.32%。所提出的下颌骨骨折CT影像检测网络能够较好地检测出影像中的骨折部位,辅助医生制定治疗方案。
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关键词
目标检测
下颌骨骨折
YOLOv5
跨维度注意力
密集连接神经网络
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职称材料
题名
基于跨维度协同注意力机制的单通道语音增强方法
1
作者
康宏博
冯雨佳
台文鑫
蓝天
吴祖峰
刘峤
机构
电子科技大学信息与软件工程学院
电子科技大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期1639-1648,共10页
基金
国家自然科学基金项目(U19B2028)
国家科技重大专项(2021YFC3330403)
+1 种基金
中国电子科技集团54所开放课题(201148)
攀钢集团有限公司开放课题(211129)。
文摘
近年来,卷积神经网络在语音增强任务中得到了广泛的应用.然而,目前广泛使用的跳跃连接机制在特征信息传输时会引入噪声成分,从而不可避免地降低了去噪性能;除此之外,普遍使用的固定形状的卷积核在处理各种声纹信息时效率低下,基于上述考虑,提出了一种跨维度协同注意力机制和形变卷积模块的端到端编-解码器网络CADNet.具体来说,在跳跃连接中引入跨维度协同注意力模块,进一步提高信息控制能力.并且在每个标准卷积层之后引入形变卷积层,从而更好地匹配声纹的自然特征.在TIMIT公开数据集上进行的实验验证了所提出的方法在语音质量和可懂度的评价指标方面的有效性.
关键词
语音增强
自
注意力
跨
维
度
协同
注意力
形变卷积
跳跃连接
Keywords
speech enhancement
self-attention
cross-dimensional collaborative attention
deformable convolution
skip connection
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
强化特征提取能力的下颌骨骨折检测3M-YOLOv5网络
被引量：
3
2
作者
周涛
杜玉虎
石道宗
彭彩月
陆惠玲
机构
北方民族大学计算机科学与工程学院
北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室
宁夏医科大学医学信息与工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第21期3178-3191,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62062003)
宁夏自然科学基金资助项目(No.2022AAC03149)。
文摘
针对人工智能辅助骨折部位治疗时由于骨折部位通常伴随着出血等症状,不同体位所拍摄的CT影像存在较大差异,骨折部位大小不一,以及受到出血部位以及周围组织的干扰,骨折部位的特征提取不充分、骨折部位检测精度不高的问题,设计了一种3M-YOLOv5网络来检测下颌骨骨折部位。在特征提取网络中采用密集模块,利用密集连接特性提高网络的特征提取能力;采用局部全局注意力模块来提取CT影像的全局信息;构造一个轻量化的多尺度密集块,以较少的参数量提取骨折部位的多尺度特征;在特征增强网络中设计跨维度双向特征融合模块,使得特征图的高度、宽度以及通道之间有所交互,同时引入可训练的权重来平衡不同尺度特征图的融合重要性。为了验证3M-YOLOv5网络的有效性,在自建数据集上进行消融实验和对比实验。实验结果表明,在置信度阈值取0.5时,3M-YOLOv5网络的mAP值、F1值、召回率、精确率分别为99.17%,99.06%,98.81%和99.32%。所提出的下颌骨骨折CT影像检测网络能够较好地检测出影像中的骨折部位,辅助医生制定治疗方案。
关键词
目标检测
下颌骨骨折
YOLOv5
跨维度注意力
密集连接神经网络
Keywords
target detection
mandibular fracture
YOLOv5
cross dimension attention
densely con⁃nected neural network
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于跨维度协同注意力机制的单通道语音增强方法
康宏博
冯雨佳
台文鑫
蓝天
吴祖峰
刘峤
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
强化特征提取能力的下颌骨骨折检测3M-YOLOv5网络
周涛
杜玉虎
石道宗
彭彩月
陆惠玲
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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