针对卷积神经网络在高光谱图像特征提取和分类的过程中,存在空谱特征提取不充分以及网络层数太多引起的参数量大、计算复杂的问题,提出快速三维卷积神经网络(3D-CNN)结合深度可分离卷积(DSC)的轻量型卷积模型。该方法首先利用增量主成...针对卷积神经网络在高光谱图像特征提取和分类的过程中,存在空谱特征提取不充分以及网络层数太多引起的参数量大、计算复杂的问题,提出快速三维卷积神经网络(3D-CNN)结合深度可分离卷积(DSC)的轻量型卷积模型。该方法首先利用增量主成分分析(IPCA)对输入的数据进行降维预处理;其次将输入模型的像素分割成小的重叠的三维小卷积块,在分割的小块上基于中心像素形成地面标签,利用三维核函数进行卷积处理,形成连续的三维特征图,保留空谱特征。用3D-CNN同时提取空谱特征,然后在三维卷积中加入深度可分离卷积对空间特征再次提取,丰富空谱特征的同时减少参数量,从而减少计算时间,分类精度也有所提高。所提模型在Indian Pines、Salinas Scene和University of Pavia公开数据集上验证,并且同其他经典的分类方法进行比较。实验结果表明,该方法不仅能大幅度节省可学习的参数,降低模型复杂度,而且表现出较好的分类性能,其中总体精度(OA)、平均分类精度(AA)和Kappa系数均可达99%以上。展开更多
为了解决人们在强噪声环境下,通过空气途径传递的语音信号会严重失真的问题,提出了一种基于深层双向长短期记忆-深度卷积神经网络(Deep Bidirectional Long and Short Term Memory-Deep Convolutional Neural Network,DBLSTM-DCNN)的骨...为了解决人们在强噪声环境下,通过空气途径传递的语音信号会严重失真的问题,提出了一种基于深层双向长短期记忆-深度卷积神经网络(Deep Bidirectional Long and Short Term Memory-Deep Convolutional Neural Network,DBLSTM-DCNN)的骨导语音转气导语音的语音转换模型。该模型利用DBLSTM层收集和保存相邻连续帧的隐藏信息,再通过DCNN层来提取频域方面的特征信息,可以很好地解决由于骨导语音高频成份严重缺失导致的转换语音不够自然的问题。实验结果表明,该模型的语音质量感知评价(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)、短时客观可懂度(Short-Time Objective Intelligibility,STOI)、对数谱距离(Log-spectral Distance,LSD)等客观评价指标均有良好的表现,证明了该模型在骨导语音转气导语音方面具有较好的转换效果。展开更多
文摘针对卷积神经网络在高光谱图像特征提取和分类的过程中,存在空谱特征提取不充分以及网络层数太多引起的参数量大、计算复杂的问题,提出快速三维卷积神经网络(3D-CNN)结合深度可分离卷积(DSC)的轻量型卷积模型。该方法首先利用增量主成分分析(IPCA)对输入的数据进行降维预处理;其次将输入模型的像素分割成小的重叠的三维小卷积块,在分割的小块上基于中心像素形成地面标签,利用三维核函数进行卷积处理,形成连续的三维特征图,保留空谱特征。用3D-CNN同时提取空谱特征,然后在三维卷积中加入深度可分离卷积对空间特征再次提取,丰富空谱特征的同时减少参数量,从而减少计算时间,分类精度也有所提高。所提模型在Indian Pines、Salinas Scene和University of Pavia公开数据集上验证,并且同其他经典的分类方法进行比较。实验结果表明,该方法不仅能大幅度节省可学习的参数,降低模型复杂度,而且表现出较好的分类性能,其中总体精度(OA)、平均分类精度(AA)和Kappa系数均可达99%以上。
文摘为了解决人们在强噪声环境下,通过空气途径传递的语音信号会严重失真的问题,提出了一种基于深层双向长短期记忆-深度卷积神经网络(Deep Bidirectional Long and Short Term Memory-Deep Convolutional Neural Network,DBLSTM-DCNN)的骨导语音转气导语音的语音转换模型。该模型利用DBLSTM层收集和保存相邻连续帧的隐藏信息,再通过DCNN层来提取频域方面的特征信息,可以很好地解决由于骨导语音高频成份严重缺失导致的转换语音不够自然的问题。实验结果表明,该模型的语音质量感知评价(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)、短时客观可懂度(Short-Time Objective Intelligibility,STOI)、对数谱距离(Log-spectral Distance,LSD)等客观评价指标均有良好的表现,证明了该模型在骨导语音转气导语音方面具有较好的转换效果。
