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题名基于GCRN的矿岩可爆性分级模型及其应用
被引量：6
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作者
马康
张群
盛建龙
刘艳章
柯丽华
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机构
武汉科技大学资源与环境工程学院
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出处
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2016年第3期200-203,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51204127)
"十二五"国家科技支撑计划项目(2011BAA05B03)
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文摘
为了准确反映岩体可爆性等级,构建了由弹性波阻抗、坚固性系数、平均裂隙距和标准爆破漏斗炸药单耗4个因素组成的评价体系,采用改进的灰色关联分析法对传统的岩体可爆性等级划分标准进行优化。利用灰色关联相对贴近度(GCRN)来反映各可爆性等级之间的差别,确定各可爆性等级对应的灰色关联相对贴近度区间,以此划分新的岩体可爆性等级。采用基于GCRN的矿岩可爆性分级模型对武钢资源集团公司程潮矿业有限公司东、西区矿体的可爆性级别进行评价,评价结果与实际情况基本一致,表明利用灰色关联相对贴近度来划分矿岩可爆性等级的方法是可行的。
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关键词
矿岩
岩体爆破
可爆性分级
gcrn
灰色关联分析
程潮铁矿
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Keywords
ore-bearing rock-mass
rock-mass blasting
blastability classification
gcrn
grey relational analysis
Chengchao Iron Mine
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分类号
TD235
[矿业工程—矿井建设]
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题名融合多尺度特征与上下文信息的语音增强方法
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作者
更藏措毛
黄鹤鸣
杨毅杰
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机构
青海师范大学计算机学院
藏语智能信息处理及应用国家重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期138-147,共10页
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基金
青海省基础研究计划项目(2022-ZJ-925)
国家自然科学基金(62066039)
+1 种基金
省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室自主课题(2022-SKL-002,2022-SKL-007)
2021年青海师范大学自然科学中青年项目科研基金(KJQN2021001)。
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文摘
在语音增强中,常用自编码器结构自动提取特征,但这样得到的特征单一或者冗余且不能较好地捕获语音信号的上下文依赖关系。因此,提出一种融合多尺度特征和上下文信息的语音增强方法MSF-CI。首先,利用多尺度卷积块提取语音信号的多尺度特征,解决特征单一问题;其次,利用注意力机制关注所提取特征的空间与通道关键信息,解决特征冗余问题;最后,使用门控卷积循环神经网络学习语音信号中跨度较长的上下文依赖关系,并通过门控线性单元提高该网络的非线性学习能力,从而提高模型的泛化性。实验结果表明,MSF-CI在低信噪比和不同噪声环境下增强语音信号的语音感知质量、短时客观可懂度等多个指标上均优于GRN、DPT-FSNet、U-Net等同类的单通道语音增强模型。在信噪比为0 dB时,该方法的平均语音感知质量和平均语音客观可懂度达到1.49和0.761。在构建的安多藏语语料库上验证模型的泛化性,平均语音感知质量和平均语音客观可懂度相对于噪声提高了20.7%和11.3%,MSF-CI模型不仅可以提升语音的质量与可理解度,而且具有较优的泛化性。
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关键词
语音增强
多尺度特征
注意力机制
门控卷积循环神经网络
对数能量谱
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Keywords
speech enhancement
multi-scale feature
attention mechanism
Gated Convolutional Recurrent Neural(gcrn)network
Logarithmic Power Spectrum(LPS)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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