题名 基于深度学习的大数据音频信号增强技术
1
作者
蒋永红
机构
贵州思索电子有限公司
出处
《电声技术》
2025年第2期46-48,共3页
文摘
重点研究基于深度学习的大数据音频信号增强技术,以解决复杂噪声环境下的音频质量问题。该技术融合短时傅里叶变换、多尺度卷积神经网络、长短期记忆网络,构建了一个端到端的信号处理框架。利用大规模多语言音频数据集进行训练,在各种噪声类型和信噪比条件下进行了全面评估。实验结果表明,该技术在实际应用中具有较好的应用效果,为音频信号增强提供了新的技术方案,具有广阔的应用前景。
关键词
深度学习 音频信号增强 卷积神经网络 长短期记忆网络 大数据
Keywords
deep learning audio signal enhancement convolutional neural network long short-term memory network big data
分类号
TN912.35
[电子电信—通信与信息系统]
题名 基于计算机视觉的噪声源识别系统设计
2
作者
肖维
机构
贵州思索电子有限公司
出处
《电声技术》
2025年第2期4-6,19,共4页
文摘
为应对传统噪声源识别系统在噪声源定位与实时跟踪方面的不足,提出一种基于计算机视觉的噪声源识别系统。该系统利用图像处理、目标检测及多目标跟踪技术,实现噪声源的自动定位、分类与持续监测。实验结果显示,在不同工况下系统均能保持较高的检测准确率与分类精度,目标检测准确率最高达94.6%,处理延迟小于80 ms,展现了良好的实用性和抗干扰能力。
关键词
计算机视觉 噪声源识别 目标检测
Keywords
computer vision noise source identification object detection
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于计算机图形学的声呐图像生成方法设计
3
作者
王碧波
机构
贵州思索电子有限公司
出处
《电声技术》
2025年第2期70-72,共3页
文摘
为降低声呐图像获取成本并缩短开发周期,提出一种基于计算机图形学的声呐图像生成方法。该方法结合体素建模、声线追踪以及基于物理的渲染技术,在计算机中模拟声呐成像过程。实验结果表明,该方法能够生成逼真的合成声呐图像,在不同观测角度下均实现了接近理论值的性能,具有较高的距离分辨率、角度分辨率及信噪比,为目标识别、导航避障等任务提供了有力工具。
关键词
声呐成像 计算机图形学 体素建模
Keywords
sonar imaging computer graphics voxel modeling
分类号
TN958
[电子电信—信号与信息处理]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 大数据环境下通信数据安全保护技术研究
4
作者
高国强
机构
贵州思索电子有限公司
出处
《通信电源技术》
2025年第8期158-160,共3页
文摘
针对大数据环境下通信数据隐私保护面临的挑战,构建了一套完整的技术防护体系。该体系包括全面的数据获取方案、多层次的数据脱敏处理以及基于多方安全计算与同态加密的数据隐私加密模型。通过实验验证,该技术体系在数据传输窃听、存储系统非授权访问、数据处理越权访问以及数据共享关联分析等攻击场景下,均展现出优于传统隐私集成查询(Privacy Integrated Queries,PINQ)技术的防护效果,为大数据环境下通信数据隐私安全保护提供了有效解决方案。
关键词
大数据 通信数据 隐私保护
Keywords
big data communication data privacy protection
分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 基于人工智能的智慧城市噪声监测系统设计
5
作者
高国强
机构
贵州思索电子有限公司
出处
《电声技术》
2025年第2期26-28,共3页
文摘
针对智慧城市噪声监测需求,提出一种基于人工智能的高效监测系统设计方案。该系统通过分布式传感网络采集信号,通过长距离广域网(Long Range Wide Area Network,LoRaWAN)传输数据,利用深度学习算法实现分类与预测。仿真实验结果显示,该系统的噪声分类准确率为98.8%,噪声预测准确率为96.3%,为城市噪声治理提供了有效的技术支持。
关键词
智慧城市 噪声监测 人工智能
Keywords
smart city noise monitoring artificial intelligence
分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 论区块链在水文数据传输中的应用研究
被引量：2
6
作者
李珏 余雷 邢方亮
机构
贵州 省水利水电勘测设计研究院贵州思索电子有限公司 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
出处
《黑龙江水利科技》
2020年第7期136-138,155,共4页
文摘
区块链最早出现在比特币的白皮书中,是一种分布式、安全、可靠、加密的数据存储技术,经过近几年的发展,区块链作为一种信任机制,被称为新一代互联网的战略支撑技术,在经济建设和社会发展中,基础的水文资料是一个重要的战略资源,为社会、经济、水利、环境、交通和生态等信息提供数据支撑。水文数据库的建设是现代化水文工作的重要部分,文章介绍了基于区块链的水文数据库应用,帮助解决水文数据的分散存储、源数据安全、共享安全等问题,从而实现去中心化、安全无篡改的数据应用。
关键词
区块链 水文数据传输 水文数据库
Keywords
Blockchain hydrological data transmission hydrological database
分类号
P332
[天文地球—水文科学]
