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基于元优化特征解耦的多模态跨域情感分析算法
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作者 贾熹滨 李宸 +4 位作者 王珞 张沐晨 刘潇健 张旸旸 温家凯 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第11期2697-2709,共13页
多模态情感分析旨在利用多模态点评等数据识别用户情感倾向.为实现存在域偏移的跨域应用,常用无监督领域自适应方法.然而,该类方法着重于领域不变特征提取,忽略了目标领域特定特征的重要作用.为此,提出基于元优化的领域不变及领域特定... 多模态情感分析旨在利用多模态点评等数据识别用户情感倾向.为实现存在域偏移的跨域应用,常用无监督领域自适应方法.然而,该类方法着重于领域不变特征提取,忽略了目标领域特定特征的重要作用.为此,提出基于元优化的领域不变及领域特定特征解耦网络.首先,通过嵌入情感适配器对预训练大模型微调,建立图文融合情感特征编码器.进而,构建基于因子分解的特征解耦模块,分别利用领域对抗及领域分类、协同独立性约束,实现知识可传递的领域不变特征编码的同时,提取领域特定特征以增强目标域情感分类性能.为保证特征解耦与情感分类的总体优化方向一致性,提出基于元学习的元优化训练策略,实现情感分析网络的协同优化.基于MVSA和Yelp数据集构建的双向情感迁移任务的对比实验表明,较之其他先进的图文情感迁移算法,所提算法于双向情感迁移任务的精确率、召回率和F1值3项评价指标均取得了优异的性能. 展开更多
关键词 多模态情感分析 无监督领域自适应 跨领域情感分类 特征解耦 元优化
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基于声信号特征分析的水轮机故障检测
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作者 程俊棋 毕东杰 +4 位作者 彭礼彪 李西峰 谢永乐 王明义 李卓航 《水电能源科学》 北大核心 2025年第2期196-200,共5页
针对轴流转桨式水轮机的瞬态故障检测和故障分类问题,提出了一种基于声信号时域和频域特征分析的方法,即从水车室、风洞、蜗壳人孔门和尾水人孔门处采集的声信号中提取5种时域和7种频域特征序列,通过判断特征序列是否超过瞬态故障预警... 针对轴流转桨式水轮机的瞬态故障检测和故障分类问题,提出了一种基于声信号时域和频域特征分析的方法,即从水车室、风洞、蜗壳人孔门和尾水人孔门处采集的声信号中提取5种时域和7种频域特征序列,通过判断特征序列是否超过瞬态故障预警指数的方法进行瞬态故障监测,存在故障时对故障数据使用核支持向量机进行故障分类。利用该方法在铜街子水电站对6种典型故障进行测试,结果表明所提方法可以有效地检测轴流转桨式水轮机各类典型故障。 展开更多
关键词 轴流转桨式水轮机 故障检测 特征分析 时域特征 频域特征
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基于多尺度卷积神经网络和红外热成像的滚动轴承故障诊断
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作者 姚杰 顾晓辉 +1 位作者 杨绍普 刘泽潮 《轴承》 北大核心 2025年第11期109-117,共9页
振动分析是滚动轴承诊断故障的常用方法,但一维振动信号包含的信息有限且易受背景噪声的干扰。提出了一种基于红外热图像和多尺度卷积神经网络(MSCNN)的滚动轴承故障诊断方法,通过红外热成像仪采集红外热图像,用于表征轴承的运行状态;在... 振动分析是滚动轴承诊断故障的常用方法,但一维振动信号包含的信息有限且易受背景噪声的干扰。提出了一种基于红外热图像和多尺度卷积神经网络(MSCNN)的滚动轴承故障诊断方法,通过红外热成像仪采集红外热图像,用于表征轴承的运行状态;在LeNet-5网络的基础上构建多尺度特征提取模块并采用LeakyReLU激活函数,提高模型的特征提取能力。旋转机械故障和铁路轴承故障试验数据的验证结果表明:与振动时频图像相比,红外热图像具有更好的故障表征能力;与传统的LeNet-5模型相比,MSCNN的诊断精度更高;将红外热图像与MSCNN相结合能更有效地提取轴承故障特征,获得更高的诊断精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 多尺度 卷积神经网络 时频域分析 红外热成像 特征提取
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局部谱幅值调制及其在滚动轴承故障诊断中的应用
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作者 姜祖华 张坤 +2 位作者 杨苗蕊 胥永刚 孙国栋 《轴承》 北大核心 2025年第7期110-118,共9页
针对工程实践中滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出了一种局部谱幅值调制方法。使用傅里叶变换将信号从时域转换到频域,构造零相位滤波器在频谱上以扫频方式得到一系列对应不同中心频率的滤波信号,使用谱幅值调制算法计算各分量的修... 针对工程实践中滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出了一种局部谱幅值调制方法。使用傅里叶变换将信号从时域转换到频域,构造零相位滤波器在频谱上以扫频方式得到一系列对应不同中心频率的滤波信号,使用谱幅值调制算法计算各分量的修正信号,将谐波谱峭度作为指标选取最佳修正信号进行包络解调并提取故障特征。仿真和试验结果表明,局部谱幅值调制方法既能选取包含丰富故障信息的频带,又能自适应地增强频带中的故障特征,能够有效、准确地实现轴承故障特征的提取;与Autogram和时频谱幅值调制方法的对比则证明了局部谱幅值调制方法在滚动轴承故障特征提取中的优越性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 特征提取 傅里叶变换 时频域分析 调制 峭度
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基于慢过程特征迁移的动态模型学习
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作者 焦锋 王星魁 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第9期341-349,368,共10页
为实现动态特征提取的跨域学习,提出一种基于慢过程特征迁移的动态模型学习方法。提出一种迁移慢特征分析方法,用于传递从不同源过程学习到的动态特征,从而提高目标过程的预测性能;进一步动态更新两个权重函数,以量化每个时刻从源域到... 为实现动态特征提取的跨域学习,提出一种基于慢过程特征迁移的动态模型学习方法。提出一种迁移慢特征分析方法,用于传递从不同源过程学习到的动态特征,从而提高目标过程的预测性能;进一步动态更新两个权重函数,以量化每个时刻从源域到目标域的可迁移性,另外设计一种改进贝叶斯算法方案,从而在考虑相应不确定性的概率分布下获取参数;通过一个仿真实例、一个公共数据集和一个工业案例,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 跨域学习 贝叶斯 权重函数 慢特征分析
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基于二次平滑和特征加权的高光谱图像分类
6
作者 许淇 杨嘉葳 王继燕 《测绘通报》 北大核心 2025年第6期55-61,共7页
针对多种基于图像滤波的空谱联合分类方法在去噪的同时难以保留图像弱边缘的问题,本文提出了一种基于二次平滑和特征加权的高光谱图像分类方法。首先通过最小最大规范化对原始高光谱图像进行预处理,其次采用主成分分析对高光谱图像进行... 针对多种基于图像滤波的空谱联合分类方法在去噪的同时难以保留图像弱边缘的问题,本文提出了一种基于二次平滑和特征加权的高光谱图像分类方法。首先通过最小最大规范化对原始高光谱图像进行预处理,其次采用主成分分析对高光谱图像进行降维,再次运用加窗域变换递归滤波在得到弱化噪声的特征图像的同时保留弱边缘,然后通过L0梯度最小化对特征图像进行二次平滑进一步抑制噪声并增强边缘,并基于方差对特征图像进行加权,最后采用支持向量机进行分类。在两个数据集上进行试验,该方法的分类精度相比基于光谱特征的方法分别提升了14.06%和25.75%,相比于该领域多种滤波算法分别提升0.76%~4.3%和1.5%~5.69%,且分类结果更能反映真实地物类别。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 主成分分析 加窗域变换递归滤波 L0梯度最小化 特征加权
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基于KPCA-SENet的晶闸管退化特征提取与表征方法
7
作者 陈权 吴骏 +3 位作者 陈忠 祝琳 郑常宝 黄宇 《半导体技术》 北大核心 2025年第8期851-859,共9页
晶闸管长期使用后会出现不可逆的性能下降,达到一定阈值后引发电路故障的概率会大幅上升,给特高压系统带来严重风险。为了保证特高压电网系统的安全运行,晶闸管的可靠性分析与退化状态评估尤为重要。通过仿真模拟加速寿命试验获取晶闸... 晶闸管长期使用后会出现不可逆的性能下降,达到一定阈值后引发电路故障的概率会大幅上升,给特高压系统带来严重风险。为了保证特高压电网系统的安全运行,晶闸管的可靠性分析与退化状态评估尤为重要。通过仿真模拟加速寿命试验获取晶闸管的通态压降、反向恢复电荷、反向漏电流及反向恢复峰值电流的退化数据。首先通过结合局部均值分解(LMD)和自适应阈值对称小波基(symN)的方法进行降噪预处理,再通过结合核主成分分析(KPCA)与通道域注意力机制(SENet)对退化特征进行提取与融合,最后通过转换函数拟合建立综合退化指标(CDI),实现对晶闸管的退化表征。采用多个指标对该方法进行验证,结果表明CDI与退化特征参数及退化时间呈现出高度的相关性,证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 晶闸管 可靠性 特征提取 退化 表征方法 核主成分分析与通道注意力机制(KPCA-SENet)
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基于时域划分的网络流量预测方法 被引量:3
8
作者 夏明山 王丽 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期183-187,共5页
网络流量的预测一般通过建立相应的分析模型分析时序序列的发展过程及趋势,缺乏对网络流量波动空间和周期特征的分析,无法对短时突变流量及短周期流量进行精准预测。为了提高网络流量的预测效果,提出一种基于时域特征分析的网络流量预... 网络流量的预测一般通过建立相应的分析模型分析时序序列的发展过程及趋势,缺乏对网络流量波动空间和周期特征的分析,无法对短时突变流量及短周期流量进行精准预测。为了提高网络流量的预测效果,提出一种基于时域特征分析的网络流量预测方法。该方法通过分析网络流量的周期特征,建立时域划分模型,使具有相同趋势及波动空间的网络流量重组,突出短时突变流量和周期趋势特征,增强数据规律,以提高网络流量预测精度。选取反向传播(BP)神经网络、长短期记忆(LSTM)神经网络及小波神经网络(WNN)模型,采用均方误差(MSE)作为衡量标准,分别验证时域划分模式和全时域模式网络流量预测效果。结果表明,时域划分模式时BP神经网络和WNN的MSE相比全时域模式更低,其中时域划分模式BP神经网络的MSE降低为全时域模式时的1/24,说明通过分析网络流量数据建立的时域划分模型能够提高网络流量预测性能,为大规模互联网环境下的网络流量预测分析提供一种分而治之的方法。 展开更多
关键词 网络流量预测 特征分析 流量重组 时域划分 神经网络
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Φ-OTDR系统振动信号的聚类识别方法 被引量:2
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作者 刘念超 李勤 +1 位作者 赵小艇 梁生 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期186-200,共15页
分布式光纤声学传感(DAS)利用单模通信光纤即可实现大规模、低成本的传感阵列,针对基于相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)技术的DAS系统产生的大量数据中有效信息稀缺的问题,提出了一种基于时域振幅特征提取和无监督聚类的方法,旨在探索无监... 分布式光纤声学传感(DAS)利用单模通信光纤即可实现大规模、低成本的传感阵列,针对基于相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)技术的DAS系统产生的大量数据中有效信息稀缺的问题,提出了一种基于时域振幅特征提取和无监督聚类的方法,旨在探索无监督学习在DAS入侵事件识别中的应用。该方法通过计算相邻数据点差值、提取关键特征,并使用层次聚类对振动事件进行分类,相较于主流神经网络算法,需更少样本且无需手动标记。实验模拟了风噪声、人工敲击和挖掘三种振动事件,结果表明,该方法的V度量为0.721、剪影系数为0.778、聚类准确率可达88.68%,有效区分了入侵信号与噪声,并基本分辨出人工敲击与挖掘信号,证明聚类识别可应用于Φ-OTDR事件识别。 展开更多
关键词 Φ-OTDR 时域特征提取 聚类分析 数据裁剪
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基于多域特征与信息融合的叶片裂纹故障诊断 被引量:2
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作者 马天池 沈君贤 +1 位作者 宋狄 许飞云 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1567-1573,共7页
针对离心风机叶片裂纹故障诊断问题,提出了一种基于多域特征与信息融合的叶片裂纹故障特征提取方法.首先,在时域、频域和时频域特征的基础上,针对叶片裂纹故障信号的幅值调制特点,采用一系列循环域特征,构建多域特征集.其次,使用Laplac... 针对离心风机叶片裂纹故障诊断问题,提出了一种基于多域特征与信息融合的叶片裂纹故障特征提取方法.首先,在时域、频域和时频域特征的基础上,针对叶片裂纹故障信号的幅值调制特点,采用一系列循环域特征,构建多域特征集.其次,使用Laplacian分数、随机森林、ReliefF算法、互信息和信息增益等多种特征选择方法对多域特征集的所有特征进行评分;然后,提出了改进的Dempster-Shafer证据理论方法,并融合多准则下的特征分数向量,得到敏感特征子集;最后,提出了基于蜉蝣算法优化的核主成分分析方法,充分利用多传感器信息,完成叶片裂纹故障敏感特征的提取,实现叶片的裂纹故障诊断.结果表明:所提方法的平均测试准确率达到99.70%,优于其他对比方法,可用于叶片裂纹的故障诊断. 展开更多
关键词 叶片裂纹 故障诊断 循环域特征 信息融合 DEMPSTER-SHAFER证据理论 核主成分分析
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高低频通道特征交叉融合的低光人脸检测算法 被引量:1
11
作者 许皓 钱宇华 +2 位作者 王克琪 刘畅 李俊霞 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期472-481,共10页
低光条件下捕获的人脸图像存在着噪声严重、对比度低等不足,极大影响了现有人脸检测器的准确性,另外,现有的低光图像检测算法欠缺小区域人脸信息的提取能力。为此,提出一种基于深度学习的两阶段人脸检测算法,即利用现有的低光图像增强... 低光条件下捕获的人脸图像存在着噪声严重、对比度低等不足,极大影响了现有人脸检测器的准确性,另外,现有的低光图像检测算法欠缺小区域人脸信息的提取能力。为此,提出一种基于深度学习的两阶段人脸检测算法,即利用现有的低光图像增强算法对人脸图像进行增强后再进行检测。为提升检测算法对人脸信息的提取能力,设计一种新型的高低频通道特征交叉融合方法,该方法首先使用高低频通道特征可分离模块分离出不同尺度特征的高低频信息,然后对上述信息进行交叉融合,提升网络提取高频细节信息和低频色域信息的能力,进而提高检测网络的性能。对比试验和消融试验验证了该研究方法的有效性,试验结果表明该方法优于基准方法4.0%mAP。 展开更多
关键词 低光人脸检测 高低频通道特征 低光增强 多尺度特征融合 计算机视觉 图像处理 深度学习 频率域分析
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一种面向特征的领域模型及其建模过程 被引量:120
12
作者 张伟 梅宏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期1345-1356,共12页
特征模型作为捕获领域需求的重要模型已被现阶段的主流领域工程方法所接受,但这些方法缺乏对特征模型组织框架的细致研究和说明,在一定程度上导致了特征模型在表现形式上的冗余性和混乱性,也使得领域分析人员在实践中很难有效地进行领... 特征模型作为捕获领域需求的重要模型已被现阶段的主流领域工程方法所接受,但这些方法缺乏对特征模型组织框架的细致研究和说明,在一定程度上导致了特征模型在表现形式上的冗余性和混乱性,也使得领域分析人员在实践中很难有效地进行领域建模活动,从特征模型的基本组织结构、变化性的表现方式和限制机制、变化性 的绑定时间等方面对特征模型的组织框架及剪裁机制进行了统一、抽象的描述,在考察服务、周例(use case)、功能、行为特点等不同类型的特征及其相互关系的基础上,给出了一种特征模型的具体形式,并结合具体的领域,对其建模过程进行了详细论述。此项研究对于领域建模活动的成功实施具有一定的指导作用。 展开更多
关键词 特征模型 领域分析 领域工程 软件复用
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基于核主元分析的滚动轴承故障混合域特征提取方法 被引量:15
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作者 彭涛 杨慧斌 +2 位作者 李健宝 姜海燕 魏巍 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期3384-3391,共8页
为有效利用时域、频域、时-频域中各类具有显著类别差异信息的非平稳统计特征,提高滚动轴承状态监测和故障诊断的性能和效率,提出一种基于核主元分析的混合域特征提取方法。通过对原始信号分别生成时域、频域状态特征,并利用多分辨率小... 为有效利用时域、频域、时-频域中各类具有显著类别差异信息的非平稳统计特征,提高滚动轴承状态监测和故障诊断的性能和效率,提出一种基于核主元分析的混合域特征提取方法。通过对原始信号分别生成时域、频域状态特征,并利用多分辨率小波分解生成时-频域状态特征,构建出144个表征原始振动信号特征的混合域特征集。采用核主元分析方法对其中能敏感地反映故障特性的特征进行二次非线性特征提取,按累计贡献率大于90%的标准,选取前11个核主元作为主要特征量,将其输入支持向量机分类器进行状态识别。仿真结果表明:混合域特征集比单个特征、单域特征能更全面准确地反映故障特性,核主元分析方法能有效降低输入特征维数,并确保输出特征具有较高的反映轴承运行状态的敏感性和适于模式识别的可分性;与通常使用的基于小波分解的特征提取方法相比,本文方法能更加准确有效地提取不同运行条件下滚动轴承不同类型不同程度的故障特征。 展开更多
关键词 混合域 特征提取 核主元分析 故障检测 轴承
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基于语素的金融证劵域文本情感探测 被引量:8
14
作者 李国林 万常选 +2 位作者 边海容 杨莉 钟敏娟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第S3期54-59,共6页
随着数据挖掘和自然语言处理技术的不断提高,Web上评论资源越来越受到研究者们青眯.由于在金融证劵域还没有现成的情感语料库,所以情感分析在金融证劵领域内的应用还很罕见.面对篈?的非结构化Web文本金融信息,充分考虑金融信息的领域特... 随着数据挖掘和自然语言处理技术的不断提高,Web上评论资源越来越受到研究者们青眯.由于在金融证劵域还没有现成的情感语料库,所以情感分析在金融证劵领域内的应用还很罕见.面对篈?的非结构化Web文本金融信息,充分考虑金融信息的领域特征,运用基于语素分数的文档情感倾向值计算方法对Web文档进行情感分析.对于每个文档计算出一个情感值,情感值的符号表示其情感倾向,情感值的绝对值大小反映文档的倾向强度.这就避免了金融证劵域情感语料库缺少这一局限.实验结果表明,该方法可以有效地分析Web金融信息的情感倾向. 展开更多
关键词 金融信息 情感分析 领域特征
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EMD和FSWT组合方法在爆破振动信号分析中的应用研究 被引量:22
15
作者 杨仁树 付晓强 +2 位作者 杨国梁 陈骏 陈玮 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期58-64,共7页
针对传统经验模态分解EMD时频分析功能不足的缺陷,提出了基于经验模态分解EMD和频率切片小波变换FSWT组合的爆破振动信号分析方法。对实际工程采集到的爆破振动信号进行EMD分解,根据相关性系数确定优势分量实现信号重构,并获取重构信号... 针对传统经验模态分解EMD时频分析功能不足的缺陷,提出了基于经验模态分解EMD和频率切片小波变换FSWT组合的爆破振动信号分析方法。对实际工程采集到的爆破振动信号进行EMD分解,根据相关性系数确定优势分量实现信号重构,并获取重构信号全频带FSWT时频特征。利用FSWT逆变换能切割任意频率区间的特点,将重构信号选择时间、频率切片区间进行了更为细化时频特征提取。研究了EMD-FSWT组合方法、Hilbert-Huang变换(HHT)、小波变换(WT)三种方法的消噪滤波效果,并与短时Fourier变换(STFT)、重排平滑Wigner-Ville分布(RSPWVD)两种传统时频方法进行了对比。分析结果表明:EMD-FSWT组合方法,对瞬态信号在时频域上的分辨率更高,消噪和滤波效果好,适于对爆破振动信号进行更为精细化的时频特征分析。 展开更多
关键词 爆破振动 经验模态分解 频率切片小波 时频分析 能量分布
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面向服务的领域分析与建模框架 被引量:6
16
作者 吴映波 王旭 林云 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第8期2704-2707,共4页
针对面向服务的领域分析与建模问题,提出一种以服务为中心、多模型驱动与多角色协同的面向服务领域分析与建模框架——SODAMF(service-oriented domain analysis and modeling framework)。SODAMF框架通过领域上下文模型、领域服务功能... 针对面向服务的领域分析与建模问题,提出一种以服务为中心、多模型驱动与多角色协同的面向服务领域分析与建模框架——SODAMF(service-oriented domain analysis and modeling framework)。SODAMF框架通过领域上下文模型、领域服务功能模型、领域服务信息模型、领域服务流程模型、领域服务组织模型和领域服务资源模型表征领域的服务需求空间,并采用一阶实体服务特征和服务特征模型作为领域内不同规格形式的服务需求的规约单元与规约化组织模型。框架为面向服务的领域分析与建模提供一种指导性的活动框架与建模机制,也为实现面向服务的领域需求定制与配置管理奠定了技术基础。通过比较分析和开发的原型工具,论证了框架的适用性与可行性。 展开更多
关键词 领域分析 领域建模 面向服务 特征模型 领域需求
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基于小波包和1(1/2)维谱的舰船辐射噪声频域特征提取及融合 被引量:19
17
作者 史广智 胡均川 《声学技术》 EI CSCD 2004年第1期4-7,共4页
舰船辐射噪声频域特征提取是舰船目标识别的关键技术之一。为提高舰船目标识别率 ,采用小波包和 112维谱对舰船辐射噪声进行多小波包空间调制谱和噪声谱特征提取及融合研究。并用提取的特征对五类舰船目标辐射噪声进行了分类识别实验 。
关键词 小波包分解 舰船辐射噪声 特征融合 特征提取 噪声识别 维谱 快速算法 小波包变换
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基于瞬态极化时频分布及奇异值特征提取的雷达目标识别 被引量:6
18
作者 曾勇虎 王雪松 +1 位作者 肖顺平 庄钊文 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期571-573,共3页
本文介绍了瞬态极化时频分布的概念 ,并给出了瞬态极化Wigner -Ville分布及伪Wigner -Ville分布的定义 ,用以刻画雷达目标回波在时频域上的极化特性 .然后 ,由回波的瞬态极化伪Wigner -Ville分布各分量的奇异值组成特征矢量 ,以BP神经... 本文介绍了瞬态极化时频分布的概念 ,并给出了瞬态极化Wigner -Ville分布及伪Wigner -Ville分布的定义 ,用以刻画雷达目标回波在时频域上的极化特性 .然后 ,由回波的瞬态极化伪Wigner -Ville分布各分量的奇异值组成特征矢量 ,以BP神经网络作为分类器进行了目标识别实验 .实验结果表明 ,与传统的对目标极化回波的两个分量分别作时频分析的处理方法相比 ,文中方法具有更好的目标识别性能 . 展开更多
关键词 瞬态极化 时频分布 目标识别
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基于频域能量分布分析的自适应元音帧提取算法 被引量:7
19
作者 钱博 李燕萍 +1 位作者 唐振民 徐利敏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期279-282,共4页
本文提出了一种基于频域能量分布分析的自适应元音帧提取算法.该方法采用MEL标度映射各频率分量,通过分析低频、高频能量的分布关系判定元音帧并计算出该帧的短时能量、短时平均过零率的值指导时域帧提取的方案.为了适应连续语音检测过... 本文提出了一种基于频域能量分布分析的自适应元音帧提取算法.该方法采用MEL标度映射各频率分量,通过分析低频、高频能量的分布关系判定元音帧并计算出该帧的短时能量、短时平均过零率的值指导时域帧提取的方案.为了适应连续语音检测过程中响度大小的不断变化,文中选择了按概率抽样进行频域分析修正时域阈值的方式.这种方式利用较少抽样帧的变换分析指导时域检测,相对于全面变换分析降低了运算量,达到了实时检测的要求,同时提高了整体检测性能.实验表明,该方法总体运算量低,同时对发声过程中的音量变化有一定的自适应性.实验中,针对单字音元音帧的正确提取率达到了97%以上,平均丢帧率为3.95%;针对连续语音的正确提取率也达到了90%以上. 展开更多
关键词 元音帧提取 频域分析 自适应 NEL标度频谱
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基于特征变换的跨领域产品评论倾向性分析 被引量:6
20
作者 孟佳娜 段晓东 杨亮 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第10期167-171,共5页
传统的情感倾向性分析方法主要针对同一领域的文本,对于不同领域的文本,传统方法效果较差。为解决该问题,提出一种基于特征变换的跨领域产品评论倾向性分析方法。通过领域独立词建立源领域和目标领域的领域依赖词之间的关联,将源领域的... 传统的情感倾向性分析方法主要针对同一领域的文本,对于不同领域的文本,传统方法效果较差。为解决该问题,提出一种基于特征变换的跨领域产品评论倾向性分析方法。通过领域独立词建立源领域和目标领域的领域依赖词之间的关联,将源领域的领域知识迁移到目标领域中,以解决数据分布不同造成的分类器效果下降的问题。使用产品评论文本作为语料进行实验,结果表明,在所有语料上基于支持向量机和逻辑回归方法的平均精度分别为76.61%和76.81%,均高于Baseline算法的平均结果。 展开更多
关键词 特征变换 倾向性分析 产品评论 源领域 目标领域 领域独立词 领域依赖词
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