基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和可解释性的智能岩性识别

1

作者 王婷婷 王振豪 +2 位作者 赵万春 蔡萌 史晓东 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期1-11,共11页

针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足,提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先,针对测井曲线在特定层段丢失或失真的问... 针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足,提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先,针对测井曲线在特定层段丢失或失真的问题,引入了基于多尺度卷积神经网络(MSCNN)与门控循环单元(GRU)神经网络相结合的曲线重构方法,为后续的岩性识别提供了准确的数据基础;其次,利用小波包自适应阈值方法对数据进行去噪和归一化处理,以减少噪声对岩性识别的影响;然后,采用Optuna框架确定XGBoost算法的超参数,建立了高效的岩性识别模型;最后,利用SHAP可解释性方法对XGBoost模型进行归因分析,揭示了不同特征对于岩性识别的贡献度,提升了模型的可解释性。结果表明,Optuna-XGBoost模型综合岩性识别准确率为79.91%,分别高于支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯、随机森林三种神经网络模型24.89%、12.45%、6.33%。基于Optuna-XGBoost模型的SHAP可解释性的岩性识别方法具有更高的准确性和可解释性,能够更好地满足实际生产需要。 展开更多

关键词 岩性识别 多尺度卷积神经网络 门控循环单元神经网络 XGBoost 超参数优化 可解释性

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基于贝叶斯网络的油田管道失效概率计算 被引量：8

2

作者 任伟建 于雪 +1 位作者 霍凤财 康朝海 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2021年第1期66-76,共11页

针对事故树分析法不能对管道风险进行多态性分析,且无法实现双向推理问题,提出一种基于贝叶斯网络的油田管道失效概率计算方法。首先,建立油田管道失效风险事故树模型,利用事故树与贝叶斯网络的转换确定贝叶斯网络结构,完成管道失效风... 针对事故树分析法不能对管道风险进行多态性分析,且无法实现双向推理问题,提出一种基于贝叶斯网络的油田管道失效概率计算方法。首先,建立油田管道失效风险事故树模型,利用事故树与贝叶斯网络的转换确定贝叶斯网络结构,完成管道失效风险贝叶斯网络模型结构的构建;其次,考虑到由专家知识经验及期望最大化算法确定的网络参数存在较大的估计误差问题,引入遗传算法完成贝叶斯网络参数学习以此获取最优参数;最后,将该方法应用于实际油田管道风险问题,利用Ge NIe贝叶斯网络仿真软件计算油田管道失效概率,同时对每个风险因素进行分析并得到影响管道发生失效的致因链。实验证明,所提方法在评估精度上得到了显著地提升。 展开更多

关键词 事故树分析 贝叶斯网络 参数学习 遗传算法 管道

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基于改进的卷积神经网络的钢号识别 被引量：5

3

作者 任伟建 宋月 +2 位作者 陈建玲 任璐 孙勤江 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2018年第3期325-332,共8页

为获取样本的多样性特征,提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络,利用卷积神经网络提取输入图像的浅层特征,同时利用卷积神经网络和递归神经网络并行提取高层特征,最后将两种网络学习到的特征进行融合输入到... 为获取样本的多样性特征,提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络,利用卷积神经网络提取输入图像的浅层特征,同时利用卷积神经网络和递归神经网络并行提取高层特征,最后将两种网络学习到的特征进行融合输入到分类器中分类。利用迁移学习理论解决小样本集数据训练不足的问题,并将这种卷积神经网络结构应用于石油物资管线钢号识别中。实验探究了递归神经网络个数与卷积核个数对网络性能的影响,实验结果表明,改进的网络结构与其它网络进行对比,错误率降低了3%。 展开更多

关键词 卷积神经网络 递归神经网络 小样本集 迁移学习

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基于忆阻脉冲耦合神经网络的图像去噪 被引量：1

4

作者 高宏宇 黄文丽 +1 位作者 董宏丽 李佳慧 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2020年第1期49-54,共6页

为解决传统脉冲耦合神经网络的参数不固定问题,在图像处理中应用忆阻元件突出的记忆属性,提出了应用两个忆阻元器件反向并联模拟脉冲神经网络中的神经元间的连接强度,构建新型忆阻脉冲神经网络,实现神经元间连接强度动态可变化,再将该... 为解决传统脉冲耦合神经网络的参数不固定问题,在图像处理中应用忆阻元件突出的记忆属性,提出了应用两个忆阻元器件反向并联模拟脉冲神经网络中的神经元间的连接强度,构建新型忆阻脉冲神经网络,实现神经元间连接强度动态可变化,再将该新型网络用于图像去噪问题。通过Matlab仿真实验,验证了改进后的新型网络在图像去噪方面的良好性能,并通过峰值信噪比和图像相似度指标证明了该方法用于图像去噪具有较好的效果。 展开更多

关键词 忆阻器 脉冲耦合神经网络 图像去噪

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忆阻神经网络图像处理综述 被引量：1

5

作者 高宏宇 黄文丽 +2 位作者 董宏丽 李佳慧 吴宇墨 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2019年第2期127-133,共7页

忆阻神经网络能有效改善传统神经网络电路复杂、不易集成以及能耗大等不足。概述了忆阻器与忆阻神经网络,以及目前忆阻神经网络在图像处理方面的应用。基于忆阻特性,实现神经网络突触的动态可变,使忆阻神经网络比传统神经网络在图像处... 忆阻神经网络能有效改善传统神经网络电路复杂、不易集成以及能耗大等不足。概述了忆阻器与忆阻神经网络,以及目前忆阻神经网络在图像处理方面的应用。基于忆阻特性,实现神经网络突触的动态可变,使忆阻神经网络比传统神经网络在图像处理领域具备更多优势且应用范围更广。同时,展望了忆阻神经网络未来发展前景。 展开更多

关键词 忆阻器 忆阻神经网络 图像处理

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随机变化耦合复杂网络同步与信道衰落估计 被引量：2

6

作者 刘小斌 张金南 +1 位作者 侯男 董宏丽 《东北石油大学学报》 CAS 北大核心 2022年第3期84-97,I0007,共15页

针对发生随机变化耦合和含有乘性噪声的时变复杂网络系统,需要解决同步和在考虑信道衰落时的状态估计问题。利用随机分析和矩阵不等式处理等方法,研究复杂网络同步、估计性能分析及估计器增益设计,提出以递归矩阵不等式形式表示的复杂网... 针对发生随机变化耦合和含有乘性噪声的时变复杂网络系统,需要解决同步和在考虑信道衰落时的状态估计问题。利用随机分析和矩阵不等式处理等方法,研究复杂网络同步、估计性能分析及估计器增益设计,提出以递归矩阵不等式形式表示的复杂网络H_(∞)同步方法和H_(∞)估计器设计方法。仿真实例验证结果表明,该设计方法能够使复杂网络实现H_(∞)同步,估计器具备H_(∞)估计性能。 展开更多

关键词 时变复杂网络 同步 状态估计 随机变化耦合 信道衰落 马尔可夫链

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基于ZOA优化VMD-IAWT岩石声发射信号降噪算法

7

作者 王婷婷 徐华一 +2 位作者 赵万春 刘永胜 何增军 《采矿与岩层控制工程学报》 EI 北大核心 2024年第4期150-166,共17页

针对岩石破裂过程中产生的声发射(AE)信号夹杂大量噪声的问题,提出了一种基于斑马优化算法(ZOA)改进变分模态分解(VMD)并与改进的自适应小波阈值(IAWT)联合的声发射信号降噪算法。利用ZOA算法优选出影响VMD分解效果的模态个数K和二次惩... 针对岩石破裂过程中产生的声发射(AE)信号夹杂大量噪声的问题,提出了一种基于斑马优化算法(ZOA)改进变分模态分解(VMD)并与改进的自适应小波阈值(IAWT)联合的声发射信号降噪算法。利用ZOA算法优选出影响VMD分解效果的模态个数K和二次惩罚因子α;通过相关系数将分解出的IMFs划分为有效分量、含噪分量和剔除分量;针对小波阈值(WT)降噪算法不具备自动调整小波基以及软、硬阈值函数存在偏差大和不连续的弊端,提出了IAWT算法去除IMFs中的噪声分量,并与有效分量合并重构,得到降噪后的AE信号。通过模拟和实测AE信号验证并与现有降噪算法对比,结果表明ZOA-VMD-IAWT降噪算法适合处理AE信号,信号的时频特征得以保留。研究结果可为岩石AE信号理论及实际工程应用提供参考。 展开更多

关键词 岩石声发射信号 斑马优化算法 变分模态分解 自适应小波阈值降噪

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改进的PSO-VMD算法及其在管道泄漏检测中的应用 被引量：10

8

作者 张超 侯男 +1 位作者 路敬祎 王闯 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2021年第1期28-36,共9页

针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)算法分解后有效模态分量选择困难以及去噪效果不理想等问题,将粒子群(PSO:Particle Swarm Optimization)与VMD算法结合,提出一种基于混沌和Sigmoid函数改进PSO的优化算法。利用改... 针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)算法分解后有效模态分量选择困难以及去噪效果不理想等问题,将粒子群(PSO:Particle Swarm Optimization)与VMD算法结合,提出一种基于混沌和Sigmoid函数改进PSO的优化算法。利用改进的PSO算法优化VMD的分解模态数k和惩罚因子α,进行模态分解,然后计算各模态分量概率密度函数与信号概率密度函数之间的欧氏距离(ED:Euclidean Distance),选取有效模态分量重构信号。实验结果表明,该算法与VMD-CORR(Variational Mode Decomposition-Correlation Coeffificient)算法和EMD-ED(Empirical Mode Decomposition-Euclidean Distance)算法相比,仿真信号和实际管道泄漏信号都得到了较好的去噪效果,并验证了其在管道泄漏检测中的有效性。 展开更多

关键词 变分模态分解 粒子群优化算法 混沌 SIGMOID函数 欧氏距离 管道泄漏检测

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无人机航迹规划常用算法综述 被引量：54

9

作者 王琼 刘美万 +1 位作者 任伟建 王天任 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2019年第1期58-67,共10页

为促进航迹规划技术的发展,对航迹规划常用算法进行综述。首先对航迹规划的规划思想和构成进行分析;其次将航迹规划算法分为传统经典算法和现代智能算法两大类,对其中几种常用算法进行分析总结;最后阐述现代智能算法在航迹规划应用中的... 为促进航迹规划技术的发展,对航迹规划常用算法进行综述。首先对航迹规划的规划思想和构成进行分析;其次将航迹规划算法分为传统经典算法和现代智能算法两大类,对其中几种常用算法进行分析总结;最后阐述现代智能算法在航迹规划应用中的改进、多重算法的融合改进以及多无人机四维航迹规划算法研究3个研究热点及未来发展趋势。 展开更多

关键词 无人机 航迹规划 综述 传统经典算法 现代智能算法

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SG-VMD-SVD的信号去噪方法研究 被引量：6

10

作者 李宏 褚丽鑫 +2 位作者 刘庆强 路敬祎 李富 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2021年第2期158-165,共8页

油气管道信号泄漏检测易受噪声影响,因此去噪成了关键问题。为了提高对油气管道信号的去噪效果,提出了一种基于Savitzky-Golay平滑滤波、变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)和频域奇异值分解(SVD:Singular Value Decompo... 油气管道信号泄漏检测易受噪声影响,因此去噪成了关键问题。为了提高对油气管道信号的去噪效果,提出了一种基于Savitzky-Golay平滑滤波、变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)和频域奇异值分解(SVD:Singular Value Decomposition)去噪相结合的油气管道信号的联合去噪方法。首先,针对泄漏信号在时域利用SG平滑滤波降噪,去除尖脉冲、高频成分等噪声,提高输入信号的信噪比;将滤波后的信号利用VMD分解,通过计算各个本征模态分量(IMF:Intrinsic Mode Function)与信号之间的曼哈顿距离,从而区分信号分量与噪声分量,对噪声分量进行频域奇异值(SVD)去噪,最后将滤波后的分量与信号分量进行重构,得到最终降噪后的信号。通过仿真和实际实验表明,该方法与单一VMD法、VMD-小波变换、SG-VMD-时域SVD去噪方法相比,去噪后所得信号信噪比相对较高,并验证了该方法去噪效果的优越性和对油气管道泄漏信号去噪的可行性。 展开更多

关键词 变分模态分解 Savitzky-Golay平滑滤波 频域奇异值分解 泄漏信号

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Lab空间的改进k-means算法彩色图像分割 被引量：14

11

作者 霍凤财 孙雪婷 +2 位作者 任伟建 杨迪 于涛 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2019年第2期148-154,共7页

为减弱经典k-means算法中RGB(Red Green Blue)空间各个颜色分量高度线性相关以及欧氏距离的尺度相关性对图像分割结果产生的影响,并克服RGB空间色彩分布不匀的缺陷,提出了一种基于Lab颜色空间的改进k-means聚类彩色图像分割方法。首先,... 为减弱经典k-means算法中RGB(Red Green Blue)空间各个颜色分量高度线性相关以及欧氏距离的尺度相关性对图像分割结果产生的影响,并克服RGB空间色彩分布不匀的缺陷,提出了一种基于Lab颜色空间的改进k-means聚类彩色图像分割方法。首先,将颜色空间从RGB转换为Lab空间,每个像素点都可以由L、a、b 3分量组合进行表示。其次,用马氏距离替换欧氏距离进行改进,应用改进后的k-means算法对图像像素点进行聚类,从而实现分割目的。通过实验证明该改进算法比经典k-means算法具有更好的分割效果和准确度。 展开更多

关键词 聚类 图像分割 颜色空间 马氏距离

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基于2D-VMD与CC结合的模态重构算法 被引量：6

12

作者 高宏宇 马立园 +2 位作者 董宏丽 路敬祎 刘文庆 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2019年第6期603-609,共7页

为提高重构图像的质量,针对二维变分模态分解(2D-VMD:Two Dimensional Variational Mode Decomposition)算法需确定分解尺度K值和有效固有模态分量的问题,提出了将2D-VMD结合相关系数(CC:Correlation Coefficient)的联合算法,并用于图... 为提高重构图像的质量,针对二维变分模态分解(2D-VMD:Two Dimensional Variational Mode Decomposition)算法需确定分解尺度K值和有效固有模态分量的问题,提出了将2D-VMD结合相关系数(CC:Correlation Coefficient)的联合算法,并用于图像重构。该方法首先利用2D-VMD将图像信号分解为不同中心频率的子模态,然后计算分解后的固有模态函数(IMF:Intrinsic Mode Function)与原始图像函数的CC值,根据CC准则确定有效的固有模态分量,最后利用有效的固有模态分量进行重构,实现了图像去噪。仿真结果表明,2D-VMD和CC结合可以准确得到分解尺度K和有效的子模态,具有很高的图像重构精度,提高了图像质量。 展开更多

关键词 二维变分模态分解 相关系数 图像去噪 模态重构

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VMD-Wavelet联合去噪算法研究与应用 被引量：3

13

作者 阚玲玲 高丙坤 +2 位作者 梁洪卫 路敬祎 王喜良 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2020年第5期588-594,共7页

为解决天然气管道运行过程中采集到的泄漏声波信号含有大量噪声的问题,通过研究小波、经验模态分解、变模态分解等常见去噪算法,分析了泄漏声波信号的特点,将改进小波阈值去噪和变模态分解去噪相结合,提出了变模态分解-小波变换(VMD-Wav... 为解决天然气管道运行过程中采集到的泄漏声波信号含有大量噪声的问题,通过研究小波、经验模态分解、变模态分解等常见去噪算法,分析了泄漏声波信号的特点,将改进小波阈值去噪和变模态分解去噪相结合,提出了变模态分解-小波变换(VMD-Wavelet:Variable Mode Decomposition-Wavelet)联合去噪算法。利用该算法对典型信号进行去噪运算仿真,结果表明,该联合去噪算法性能优于常见算法。最后,将VMD-Wavelet联合去噪算法应用于实际采集的油气管道泄漏声波信号去噪处理,研究发现,该去噪算法对强背景噪声下的泄漏声波信号能取得很高的信噪比改善和很小的均方误差。 展开更多

关键词 小波阈值去噪 经验模态分解 变模态分解 泄漏声波信号

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基于RNN-LSTM新冠肺炎疫情下的微博舆情分析 被引量：8

14

作者 任伟建 刘圆圆 +1 位作者 计妍 康朝海 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2022年第4期581-588,共8页

目前微博已经成为网络舆论传播和挖掘民意的重要平台,为分析疫情事件对网民情绪的影响,科学高效地做好防控宣传和舆情引导工作,为此融合不同的深度学习方法对2020年初发生的新冠疫情的微博评论进行情感分析。提出一种基于RNN(Recursive ... 目前微博已经成为网络舆论传播和挖掘民意的重要平台,为分析疫情事件对网民情绪的影响,科学高效地做好防控宣传和舆情引导工作,为此融合不同的深度学习方法对2020年初发生的新冠疫情的微博评论进行情感分析。提出一种基于RNN(Recursive Neural Network)和LSTM(Long Short-Term Memory)混合模型并在嵌入层中使用FastText词向量表示方法,以降低词向量中的噪声数据,从而获得语义丰富且噪声少的高质量词向量,并与朴素贝叶斯、支持向量机、RNN、LSTM多种情感分析方法进行比较。结果表明,所提出的情感分析模型正确率达到了98.71%,证明了该模型能有效提升情感分析正确率。 展开更多

关键词 情感分析 微博语料 FastText词向量 长短时记忆网络

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基于AO优化VMD-小波包的岩石破裂声发射信号去噪算法 被引量：8

15

作者 王婷婷 李方 +2 位作者 霍雨佳 王振豪 赵万春 《采矿与岩层控制工程学报》 EI 北大核心 2023年第6期78-91,共14页

针对岩石在破裂过程中产生的大量含噪声发射信号问题,基于天鹰优化(Aquila Optimizer,AO)算法提出一种改进的变分模态分解(VMD)联合小波包分解的声发射(AE)信号去噪算法。利用Circle混沌优化的AO算法对VMD算法中的分解模态个数K和二次... 针对岩石在破裂过程中产生的大量含噪声发射信号问题,基于天鹰优化(Aquila Optimizer,AO)算法提出一种改进的变分模态分解(VMD)联合小波包分解的声发射(AE)信号去噪算法。利用Circle混沌优化的AO算法对VMD算法中的分解模态个数K和二次惩罚因子α进行寻优,有效避免了人为经验选取参数导致的时间消耗以及效果不佳等问题;利用得到的最优参数组合对岩石破裂声发射信号进行分解,得到一系列本征模态分量,结合相关系数筛选出含噪分量;然后利用小波包去噪算法对含噪分量进行处理;最后,将未处理的分量与降噪处理后的分量重构得到去噪后的AE信号。通过仿真和实测信号分析,结果表明与现有去噪算法相比,该算法能更好地去除AE信号中的噪声分量,保留信号的频域特征信息,可为后续利用声发射信号探究岩体破裂规律提供参考。 展开更多

关键词 岩石破裂声发射信号 天鹰优化算法 变分模态分解 小波包去噪 Circle混沌

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人体行为识别特征提取方法综述 被引量：7

16

作者 张会珍 刘云麟 +1 位作者 任伟建 刘欣瑜 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2020年第3期360-370,共11页

行为识别的过程很大程度上可以看作特征提取与分类器相结合,故特征提取方法的优劣直接影响最终识别效果。与静态图像物体识别相比,视频中人体行为识别特征提取更易受到动态背景、采集设备运动、视角和光照等因素影响人体,从而对研究人... 行为识别的过程很大程度上可以看作特征提取与分类器相结合,故特征提取方法的优劣直接影响最终识别效果。与静态图像物体识别相比,视频中人体行为识别特征提取更易受到动态背景、采集设备运动、视角和光照等因素影响人体,从而对研究人员的工作提出了很大挑战。为此,综合了近几年对行为识别特征提取系统分类和不同类型行为识别特征提取方法以及常用行为识别数据库等领域研究的最新进展,探讨了目前研究难点,阐述了与未来可能的研究发展方向。 展开更多

关键词 计算机视觉 行为识别 特征提取 行为识别数据集

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无人机遥感图像融合方法研究 被引量：6

17

作者 任伟建 王楠 +2 位作者 王子维 任璐 娄洪亮 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2018年第2期142-149,共8页

针对待拼接的无人机遥感图像重叠区域不规则、焦距不固定、含噪声较多等问题,在加权平均融合算法的基础上引入基于折线化思想的不规则重叠区域生成法,减小算法误差,并运用基于距离比的自适应算法实现权值自动匹配,使算法在不受重叠区域... 针对待拼接的无人机遥感图像重叠区域不规则、焦距不固定、含噪声较多等问题,在加权平均融合算法的基础上引入基于折线化思想的不规则重叠区域生成法,减小算法误差,并运用基于距离比的自适应算法实现权值自动匹配,使算法在不受重叠区域形状限制的同时得到更精确的计算结果,解决了图像拼接后融合区域分辨率低、拼接线明显的问题。仿真表明,改进的加权平均融合算法在保持原算法快速性的同时,达到了去除拼接缝隙、使图像融合区域过渡平滑的目的,并获得了融合质量较好的大视野无缝拼接图像。 展开更多

关键词 无人机 遥感图像 加权平均融合算法 图像拼接

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移动机器人路径规划算法综述 被引量：158

18

作者 霍凤财 迟金 +3 位作者 黄梓健 任璐 孙勤江 陈建玲 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2018年第6期639-647,共9页

为提高机器人路径规划的搜索速度,缩短搜索时间,总结归纳移动机器人在路径规划问题上的算法及其特点。首先回顾移动机器人发展历史,并对路径规划技术进行概述;其次对移动机器人路径规划进行分类总结,并从移动机器人对环境掌握情况的角... 为提高机器人路径规划的搜索速度,缩短搜索时间,总结归纳移动机器人在路径规划问题上的算法及其特点。首先回顾移动机器人发展历史,并对路径规划技术进行概述;其次对移动机器人路径规划进行分类总结,并从移动机器人对环境掌握情况的角度出发,将移动机器人路径规划分成全局规划和局部规划两类,然后对全局规划和局部规划的相关算法进行综述,同时对相关算法发展现状及优缺点进行总结。最后指出机器人路径规划技术在改进算法、混合算法、多机器人协作、复杂环境以及多维环境下进一步深入研究的未来发展趋势。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 全局路径规划 局部路径规划

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基于改进涡流搜索算法的支持向量机分类模型 被引量：2

19

作者 李学贵 郭远涛 +1 位作者 李盼池 王艾 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2020年第3期312-318,共7页

支持向量机(SVM:Support Vector Machine)是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,参数的选择决定了其学习性能和泛化能力。针对此参数选择问题,采用改进的涡流搜索算法对支持向量机参数进行选择,寻找最优适应度函数。仿真实验表明,... 支持向量机(SVM:Support Vector Machine)是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,参数的选择决定了其学习性能和泛化能力。针对此参数选择问题,采用改进的涡流搜索算法对支持向量机参数进行选择,寻找最优适应度函数。仿真实验表明,改进的涡流搜索算法是一种有效的SVM参数选择方法,有利于跳出局部最小值,其优化性能不低于涡流搜索算法。 展开更多

关键词 支持向量机 改进的涡流搜索算法 参数优化 元启发式优化算法 局部最小值

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基于时频域特征的场景音频研究 被引量：3

20

作者 张勇 张溯 +2 位作者 王旭东 路阳 王臣 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2018年第3期300-305,共6页

随着人们对于场景音频研究的逐渐深入,现有的分析方式由于存在不能完整反映音频的声学特性等弊端,已经无法满足人们的需求。基于时频域特征的分析方式可以很好地解决这一问题,即通过提取场景音频的语谱图,使待分析信号中包含的声学事件... 随着人们对于场景音频研究的逐渐深入,现有的分析方式由于存在不能完整反映音频的声学特性等弊端,已经无法满足人们的需求。基于时频域特征的分析方式可以很好地解决这一问题,即通过提取场景音频的语谱图,使待分析信号中包含的声学事件得到完整保留,使其表现得更加直观。语谱图中包含着丰富的纹理信息,选取不同窗长,可分别得到场景音频的宽带语谱图和窄带语谱图。对比实验表明,窄带语谱图可以更好的反映出待分析信号中所包含声学事件的趋势、连续性及分布特征。因此对场景音频进行时频域特征分析更适合使用窄带语谱图。 展开更多

关键词 语谱图 场景音频 窗函数 窄带语谱图

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