为了准确识别气体绝缘开关柜(gas insulated switchgear,GIS)设备的异常工况,提出了一种基于加权梅尔频率谱系数单类支持向量机(Mel frequency cestrum coefficient-one class support vector machine,MFCC-OCSVM)和贝叶斯优化的门控循...为了准确识别气体绝缘开关柜(gas insulated switchgear,GIS)设备的异常工况,提出了一种基于加权梅尔频率谱系数单类支持向量机(Mel frequency cestrum coefficient-one class support vector machine,MFCC-OCSVM)和贝叶斯优化的门控循环单元(bidirectional gate recurrent unit,BiGRU)声纹识别算法。首先,利用基于F统计量的MFCC对声纹数据进行加权特征提取,突出重要特征并减弱噪声的影响,然后利用OCSVM对加权后的特征进行异常检测并去除异常值,提高数据质量。为解决样本不平衡问题,采用合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)进行声纹样本的均衡。最后,应用基于贝叶斯优化的BiGRU模型进行声纹识别。以某气体绝缘全封闭组合电器(gas insulated switchgear,GIS)为例,采集了20类不同工况下操纵机构的声音样本,与多种经典分类模型进行对比。结果显示,所提算法取得的最高平均识别准确率达到了92.8%,相比于自适应增强、朴素贝叶斯和线性判别分析算法分别提升了30.1%、14.7%和11.5%。通过消融实验进一步评估和验证了所提算法各个流程对声纹识别的实际效果和性能影响,研究成果可为GIS设备异常工况的声纹识别提供高效技术路线。展开更多
在文本分类任务中,双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)被广泛使用,其不仅能提取文本上下文语义信息和长距离依赖关系,还可以避免出现传统RNN中存在的梯度弥散或爆炸问题.然而,BiGRU在捕获文本局部特征方面存...在文本分类任务中,双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)被广泛使用,其不仅能提取文本上下文语义信息和长距离依赖关系,还可以避免出现传统RNN中存在的梯度弥散或爆炸问题.然而,BiGRU在捕获文本局部特征方面存在不足.本文提出一种基于自注意力和双向门控循环单元的文本分类模型(Self-attention and Bidirectional-gated-recurrent Unit based Text Classification,SBUTC),利用自注意力机制关注对分类贡献较大的文本部分,使用含有不同尺寸卷积核的多通道CNN提取不同粒度的文本局部特征;通过含有跳层连接结构的堆叠BiGRU网络提取文本间上下文语义信息和长距离依赖关系;将CNN和BiGRU的输出进行特征融合,训练分类器对不同类型的文本信息进行分类.在ChnSentiCorp数据集和THUCNews_Title数据集上的对比实验结果表明,本文提出的模型在分类准确率和F1值上优于其他对比模型.展开更多
文摘在文本分类任务中,双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)被广泛使用,其不仅能提取文本上下文语义信息和长距离依赖关系,还可以避免出现传统RNN中存在的梯度弥散或爆炸问题.然而,BiGRU在捕获文本局部特征方面存在不足.本文提出一种基于自注意力和双向门控循环单元的文本分类模型(Self-attention and Bidirectional-gated-recurrent Unit based Text Classification,SBUTC),利用自注意力机制关注对分类贡献较大的文本部分,使用含有不同尺寸卷积核的多通道CNN提取不同粒度的文本局部特征;通过含有跳层连接结构的堆叠BiGRU网络提取文本间上下文语义信息和长距离依赖关系;将CNN和BiGRU的输出进行特征融合,训练分类器对不同类型的文本信息进行分类.在ChnSentiCorp数据集和THUCNews_Title数据集上的对比实验结果表明,本文提出的模型在分类准确率和F1值上优于其他对比模型.
