数字语音处理课程的研究性实验教学设计——以声纹识别系统为例 被引量：1

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作者 周箩鱼 蔡昌新 孙祥娥 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2022年第4期143-145,169,共4页

为提升数字语音处理实验课程的教学效果,在项目驱动教学模式下,提出了研究性实验教学设计,以解决当前数字语音处理课程中实验教学只注重基础知识而忽略高阶知识,只注重书本而忽略创新的缺点。现以“声纹识别系统”为例设计了研究性实验... 为提升数字语音处理实验课程的教学效果,在项目驱动教学模式下,提出了研究性实验教学设计,以解决当前数字语音处理课程中实验教学只注重基础知识而忽略高阶知识,只注重书本而忽略创新的缺点。现以“声纹识别系统”为例设计了研究性实验教学方案。该方案取自于企业项目,包含了声纹特征提取和声纹识别两个方面,将语音分析和语音处理两个模块有机地结合起来。实验过程的实施不仅能够反映出学生对基础知识的掌握程度,同时还能提升学生的兴趣,激发主观能动性,培养创新意识以及提高解决工程问题的能力。 展开更多

关键词 数字语音处理 研究性实验教学 声纹识别系统

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基于BO-LightGBM算法的XLPE配电电缆绝缘状态评估

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作者 罗正均 叶刚 +3 位作者 周箩鱼 李涛 陈楠 张志熙 《绝缘材料》 北大核心 2025年第3期131-140,共10页

为提升电缆绝缘状态评估的精度,本文提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法与轻量级梯度提升机(LightGBM)算法的电缆绝缘状态评估方法。首先将数据集中所有特征进行组合,形成不同的特征子集,通过遍历所有的特征子集,找到五折交叉验证的准确... 为提升电缆绝缘状态评估的精度,本文提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法与轻量级梯度提升机(LightGBM)算法的电缆绝缘状态评估方法。首先将数据集中所有特征进行组合,形成不同的特征子集,通过遍历所有的特征子集,找到五折交叉验证的准确率最高所对应的特征组合,完成对输入特征的筛选。然后使用BO算法对LightGBM中的7个超参数进行寻优。最后利用本文所提出的BO-LightGBM算法完成对电缆绝缘状态的评估。结果表明:本文提出的特征子集法与主成分分析法和互信息筛选法相比能更好地提升模型表现;经过BO算法优化后,LightGBM模型的精度能得到进一步的提升,与粒子群优化算法(PSO)和遗传算法优化(GA)相比,BO算法的计算效率能在几乎相同的精度下分别提升约80%和86.9%;与其他常用机器学习算法进行对比,本文模型的相关性能指标均为最优。 展开更多

关键词 XLPE电缆 状态评估 机器学习 贝叶斯优化算法 轻量级梯度提升机算法

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基于单通道盲源分离的大地电磁工频干扰噪声压制方法 被引量：2

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作者 曹小玲 陈清礼 蒋涛 《石油物探》 CSCD 北大核心 2021年第6期1036-1047,共12页

针对单通道盲源分离中由于缺少先验信息而导致的源信号数目无法确定的问题,提出了一种基于单通道盲源分离的大地电磁工频干扰噪声消除方法。该方法首先将含有50 Hz工频干扰噪声的大地电磁观测信号进行经验模态分解,然后利用衰减率确定... 针对单通道盲源分离中由于缺少先验信息而导致的源信号数目无法确定的问题,提出了一种基于单通道盲源分离的大地电磁工频干扰噪声消除方法。该方法首先将含有50 Hz工频干扰噪声的大地电磁观测信号进行经验模态分解,然后利用衰减率确定其源信号的数目和待处理的有效主成分的个数,解决了源信号个数无法确定的问题。由于大地电磁观测信号的客观规律符合源信号相互统计独立的假设,因此可以将盲源分离中的独立分量分析方法应用于大地电磁工频干扰噪声压制。实验结果表明,在大地电磁原始信号被50 Hz工频干扰噪声完全淹没的情况下,该方法仍能较好地压制工频干扰噪声。对添加了50 Hz工频干扰信号的野外实测大地电磁信号去噪处理后发现,该方法在一定程度上改善了视电阻率曲线和相位曲线的偏移。 展开更多

关键词 单通道盲源分离 工频干扰噪声 大地电磁 经验模态分解 独立分量分析

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基于FPGA的微电阻率扫描成像测井仪极板检测装置设计 被引量：1

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作者 何小英 谷鹏羊 +1 位作者 吴爱平 唐和佳 《中国测试》 CAS 北大核心 2023年第2期133-138,152,共7页

针对微电阻率扫描成像测井仪极板的出厂检测效率低、现场维修人员占用率高等问题,设计基于FPGA的微电阻率扫描成像测井仪极板检测装置。该检测装置提供极板所需的±5 V电源、时钟信号、复位信号和24路正弦电流信号,使用16位模数转... 针对微电阻率扫描成像测井仪极板的出厂检测效率低、现场维修人员占用率高等问题,设计基于FPGA的微电阻率扫描成像测井仪极板检测装置。该检测装置提供极板所需的±5 V电源、时钟信号、复位信号和24路正弦电流信号,使用16位模数转换器采集极板输出的电压信号,采用FFT算法分析信号包含的频率点及其对应的幅度,采用频率—幅度双参数评判法评判极板功能是否正常,并通过LED灯指示检测结果。测试表明:该检测装置能准确检测极板24路信号频率和幅度,准确评判极板功能正常与否,并直观指示检测结果,可应用于极板出厂时的高效检测以及仪器损坏时的现场检修。 展开更多

关键词 微电阻率扫描成像测井仪 极板检测 FPGA FFT

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双网络模型下的智能医疗票据识别方法 被引量：3

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作者 郑祖兵 盛冠群 +3 位作者 谢凯 唐新功 文畅 李长晟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第12期141-148,共8页

为了满足医疗行业大量针式票据录入工作的需求,解决传统人工录入方式效率低、精度低的问题,构建了双网络模型下的针式打印字体医疗票据识别方法。传统目标检测网络的参数同时描述了目标的位置与类别信息,其用于大规模定位识别任务时由... 为了满足医疗行业大量针式票据录入工作的需求,解决传统人工录入方式效率低、精度低的问题,构建了双网络模型下的针式打印字体医疗票据识别方法。传统目标检测网络的参数同时描述了目标的位置与类别信息,其用于大规模定位识别任务时由于参数量庞大导致网络极难以训练,为解决以上问题,提出了双网络模型方法以联合Faster RCNN与深度卷积神经网络实现票据中字符的定位与识别,双网络将定位与识别分步进行以降低任务的复杂度。实验采用自建票据数据集与字库数据集进行网络训练,利用现场采集的票据验证了算法的有效性,通过测试不同参数下模型的性能来选定最佳参数,并对比分析了该方法与传统方法的识别效果。实际测试表明,识别准确率达95.4%,召回率达92.7%,速度达0.76 s/张。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 票据识别 票据校正 字符识别 文本定位

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生成对抗网络下的低剂量CT图像增强 被引量：3

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作者 胡紫琪 谢凯 +2 位作者 文畅 李美然 贺建飚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第1期280-288,共9页

为去除低剂量计算机断层扫描(LDCT)图像中的噪声,增强去噪后图像的显示效果,提出一种生成对抗网络(GAN)下的LDCT图像增强算法。首先,将GAN与感知损失、结构损失相结合对LDCT图像进行去噪;然后,对去噪后的图像分别进行动态灰度增强和边... 为去除低剂量计算机断层扫描(LDCT)图像中的噪声,增强去噪后图像的显示效果,提出一种生成对抗网络(GAN)下的LDCT图像增强算法。首先,将GAN与感知损失、结构损失相结合对LDCT图像进行去噪;然后,对去噪后的图像分别进行动态灰度增强和边缘轮廓增强;最后,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)将增强后的图像在频域上分解为具有多方向性的系数子图,并将配对的高低频子图使用卷积神经网络(CNN)进行自适应融合,以重构得到增强后的计算机断层扫描(CT)图像。使用AAPM比赛公开的真实临床数据作为实验数据集,进行图像去噪、增强、融合实验,所提方法在峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)和均方根误差(RMSE)上的结果分别为33.015 5 dB、0.918 5和5.99。实验结果表明,所提算法在去除噪声的同时能保留CT图像的细节信息,提高图像的亮度和对比度,有助于医生更加准确地分析病情。 展开更多

关键词 低剂量计算机断层扫描 医学图像去噪 生成对抗网络 医学图像增强 非下采样轮廓波变换 图像融合

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基于LZW的海底声学探测数据压缩方法研究 被引量：5

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作者 晋松 裴彦良 +2 位作者 阚光明 吴爱平 付青青 《海洋科学》 CAS 北大核心 2019年第4期36-45,共10页

针对海底声学探测仪器采集数据量大而存储容量有限、数据传输带宽不足的实际问题,基于Lempel-Ziv-Welch(LZW)无损压缩算法,研究海底声学探测数据的实时压缩方法,提高数据压缩效果、节省传输带宽。并在LZW无损压缩算法的基础上结合数据... 针对海底声学探测仪器采集数据量大而存储容量有限、数据传输带宽不足的实际问题,基于Lempel-Ziv-Welch(LZW)无损压缩算法,研究海底声学探测数据的实时压缩方法,提高数据压缩效果、节省传输带宽。并在LZW无损压缩算法的基础上结合数据存储的特点对压缩结果进行内存重新分配,极大提高压缩比(压缩数据大小/原始数据大小)。利用海底地震仪(OBS)采集的原始声学探测数据进行测试验证,结果表明该方法对于OBS声学探测数据有很好的压缩比,可用于对OBS采集的声学探测数据进行压缩处理,对于海底探测仪器的研发有很好的指导意义。 展开更多

关键词 Lempel-Ziv-Welch(LZW)无损压缩算法 无损压缩 海底地震仪 海底声学探测数据

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深度聚类索引下的海量地震数据快速三维可视化 被引量：2

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作者 汤文琳 谢凯 +1 位作者 文畅 贺建飚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期275-283,共9页

地震数据的三维可视化能够直观反映地质的相关结构信息,为地质勘探等研究提供数据支持。针对传统体绘制算法在集中载入海量数据时存在显示延迟、画面跳跃、卡顿等问题,提出一种快速三维可视化算法。使用变分自编码器和深度聚类学习数据... 地震数据的三维可视化能够直观反映地质的相关结构信息,为地质勘探等研究提供数据支持。针对传统体绘制算法在集中载入海量数据时存在显示延迟、画面跳跃、卡顿等问题,提出一种快速三维可视化算法。使用变分自编码器和深度聚类学习数据的空间特征表示,通过迭代优化目标函数提高聚类性能,以解决因空间数据分布不均造成的节点重叠问题。建立高效的索引结构,提高数据实时读取的效率,通过时序卷积网络预测下一个视点位置,提前将潜在数据载入内存,避免因海量数据集中加载导致画面卡顿、跳跃。使用基于双层视锥体的视点动态划分调度模型,剔除不必要的绘制节点及减轻系统负荷,从而提高数据渲染速度和流畅度。实验结果表明,该算法在索引结构上查询数据块的时间相比希尔伯特R树算法减少了64.14%~66.37%,预测视点的正确率相比拉格朗日插值算法提高了12.08%~22.70%,实时帧率在较大规模的子集上也能够相对稳定平滑,在保证图像质量的前提下整体系统的渲染性能达到预期效果。 展开更多

关键词 三维可视化 深度学习 深度聚类 希尔伯特R树 时序轨迹预测 视锥体裁剪

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基于Kmeans++聚类的朴素贝叶斯集成方法研究 被引量：28

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作者 钟熙 孙祥娥 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期439-441,451,共4页

朴素贝叶斯方法简单、计算高效、精确度高,且具有坚实的理论基础,得到了广泛应用。文中针对差异性是集成学习的关键条件,提出了基于Kmeans++聚类技术来提高朴素贝叶斯分类器集成差异性的方法,从而提升了朴素贝叶斯的泛化性能。首先,通... 朴素贝叶斯方法简单、计算高效、精确度高,且具有坚实的理论基础,得到了广泛应用。文中针对差异性是集成学习的关键条件,提出了基于Kmeans++聚类技术来提高朴素贝叶斯分类器集成差异性的方法,从而提升了朴素贝叶斯的泛化性能。首先,通过训练样本集训练出多个朴素贝叶斯基分类器模型;然后,为了增大基分类器之间的差异性,利用Kmeans++算法对基分类器在验证集上的预测结果进行聚类;最后,从每个聚类簇中选择泛化性能最佳的基分类器进行集成学习,最终结果由简单投票法得出。利用UCI标准数据集对该方法进行验证,结果表明该方法的泛化性能得到了较大的提升。 展开更多

关键词 朴素贝叶斯 差异性 Kmeans++聚类 集成学习

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遮挡与几何感知模型下的头部姿态估计方法 被引量：2

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作者 付齐 谢凯 +1 位作者 文畅 贺建飚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期296-303,311,共9页

头部姿态估计在人机交互、辅助驾驶等应用中起重要作用,但因受到光照变化、部分遮挡、不同面部外观差异等因素的影响,导致头部姿态估计的准确率不高。提出一种基于遮挡和几何感知模型的头部姿态估计方法,在预处理阶段采用多任务卷积神... 头部姿态估计在人机交互、辅助驾驶等应用中起重要作用,但因受到光照变化、部分遮挡、不同面部外观差异等因素的影响,导致头部姿态估计的准确率不高。提出一种基于遮挡和几何感知模型的头部姿态估计方法,在预处理阶段采用多任务卷积神经网络进行人脸检测,减小背景环境的干扰,并进行图像增强操作以减小光照变化带来的影响。设计面部遮挡感知网络感知人脸的遮挡区域,从而提取信息量丰富的未遮挡面部特征。为充分利用面部的几何信息,采用堆叠胶囊自编码器对人脸各部分的姿态和位置进行编码,得到面部各部分间的几何关系。实验结果表明,该方法在AFLW2000数据集和BIWI数据集上的平均绝对误差分别为3.91和3.55,能有效提高头部姿态估计准确率,在复杂环境下的鲁棒性较好。 展开更多

关键词 遮挡感知 几何感知 头部姿态估计 亮度均衡 人脸检测

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基于LoRa技术的云平台楼宇火警监测系统设计 被引量：5

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作者 李耀兴 郑恭明 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2021年第9期1373-1376,共4页

为了解决传统楼宇火警监测系统布线复杂、传输距离短、智能化程度低等问题,结合物联网技术,设计一种基于Lo-Ra技术的云平台楼宇火警监测系统。该系统利用LoRa技术构建无线传感网络,实现监测信息的远距离传输,包含一个汇聚节点和多个终... 为了解决传统楼宇火警监测系统布线复杂、传输距离短、智能化程度低等问题,结合物联网技术,设计一种基于Lo-Ra技术的云平台楼宇火警监测系统。该系统利用LoRa技术构建无线传感网络,实现监测信息的远距离传输,包含一个汇聚节点和多个终端节点。终端节点通过多种传感器对环境信息进行监测,汇聚节点接收所有终端节点的数据,并经由EC204G通信模块上传至云平台。系统测试结果表明,该云平台能够实时准确地展示环境数据,异常时终端节点和云端均能及时告警,具有覆盖范围广、功耗低、成本低以及部署方便等优点。 展开更多

关键词 楼宇 火警监测 LoRa技术 远距离传输 环境监测 云平台 低功耗

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基于注意力机制和卷积神经网络的测井图像裂缝分割方法 被引量：1

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作者 敖代钦 周箩鱼 +1 位作者 罗明璋 王文俊 《石油物探》 CSCD 北大核心 2023年第2期236-244,共9页

成像测井解释中裂缝解释是油气田开发地质研究的重要内容之一,然而裂缝分割一直以来是成像测井解释的难点之一。为此,提出一种新的融合了注意力机制的测井图像裂缝分割方法。首先,在UNet分割网络结构的启发下,构造一种基于跳跃连接的卷... 成像测井解释中裂缝解释是油气田开发地质研究的重要内容之一,然而裂缝分割一直以来是成像测井解释的难点之一。为此,提出一种新的融合了注意力机制的测井图像裂缝分割方法。首先,在UNet分割网络结构的启发下,构造一种基于跳跃连接的卷积神经网络模型,提升了编码和解码部分的信息交换和信息融合,以提取裂缝丰富的结构信息。然后,为了对裂缝进行准确分割,在网络解码部分中的连接层后面加入了注意力机制模块,提升了网络捕捉裂缝全局信息的能力。最后,利用最小生成树算法修复了存在断点的裂缝,有利于更好地统计裂缝信息,实现后续的裂缝定量分析。相较现有的图像裂缝分割方法,该方法的分割结果无论在主观视觉上还是客观指标评价上都是最优的。实验结果表明,所提出的方法能够准确地提取出测井图像的裂缝信息,为后续裂缝参数的定量计算及测井资料解释奠定了良好基础,具有较好的实用性。 展开更多

关键词 测井图像 裂缝分割 注意力机制 UNet网络 图像后处理

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改进残差网络的字轮式数字表盘识别算法 被引量：4

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作者 王志威 郑恭明 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第6期2357-2362,共6页

针对识别字轮式表盘数字时,出现耗时长、双半字符识别率不高、模型参数过大等问题,提出了一种改进残差网络的字轮式数字表盘识别算法。首先,对采集的表盘原始图像进行预处理操作,得到包含完整字符图像和双半字符图像的数据集;其次,对Res... 针对识别字轮式表盘数字时,出现耗时长、双半字符识别率不高、模型参数过大等问题,提出了一种改进残差网络的字轮式数字表盘识别算法。首先,对采集的表盘原始图像进行预处理操作,得到包含完整字符图像和双半字符图像的数据集;其次,对ResNet-18网络进行优化改进,引入深度可分离卷积和Dropout函数;最后,加载数据集进行训练和测试。实际验证结果表明:改进后的残差网络模型识别准确率达99.8%,模型参数大小减小到7.71 MB左右,模型平均推理时间缩短至12 ms左右。 展开更多

关键词 深度学习 残差网络 轻量级网络 字符识别 图像处理 字符分割

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参数优选残差网络下的井震联合反演方法

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作者 郑杰 文畅 +1 位作者 谢凯 盛冠群 《电子测量技术》 北大核心 2022年第12期168-174,共7页

声波测井资料在层位标定和储层反演等工作中发挥着重要作用。然而受仪器设备、地质环境等条件的限制,实际得到的声波测井曲线常有失真现象。为了向油气藏勘探提供可靠的数据支持,提高储层预测的准确性,提出一种参数优选残差网络下的井... 声波测井资料在层位标定和储层反演等工作中发挥着重要作用。然而受仪器设备、地质环境等条件的限制,实际得到的声波测井曲线常有失真现象。为了向油气藏勘探提供可靠的数据支持,提高储层预测的准确性,提出一种参数优选残差网络下的井震联合反演方法,对失真的声波测井曲线予以重构。考虑到传统人工神经网络无法表达出井震间的强非线性关系,该方法以深度学习中的残差网络(ResNet)构建智能反演模型,通过网络设计、参数选择以及模型训练,找到井震间更好的映射表达。同时综合考虑测井曲线的特点与均方损失的不足,设计了一种代价敏感损失函数Fusion,进一步提高模型整体的反演精度。在真实地震数据和测井资料上展开实验,并与全连接神经网络(FCNN)和多元回归分析(MLR)的反演结果对比分析,表明所提方法反演的声波测井曲线精度更高,相关系数达到0.912,均方根误差减小到13.399。将所提Fusion损失用于反演声波测井曲线,相关系数增加了2.5%,均方根误差减小了17.4%。 展开更多

关键词 井震联合反演 声波测井资料 代价敏感损失函数 残差网络 智能反演模型

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