期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到5篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于深度全卷积神经网络的电力耦合网络谐波阻抗估计 被引量：1
1
作者 赵大天 《电工技术》 2024年第S2期778-780,783,共4页
常规的谐波阻抗估计方法中,主要采用分层估计的方法,对系统侧与用户侧的谐波阻抗进行估计,忽略了电网孤岛的问题,影响谐波阻抗估计的精准度。因此,利用深度全卷积神经网络,设计了电力耦合网络谐波阻抗估计方法,检测出网络谐波补偿孤岛,... 常规的谐波阻抗估计方法中,主要采用分层估计的方法,对系统侧与用户侧的谐波阻抗进行估计,忽略了电网孤岛的问题,影响谐波阻抗估计的精准度。因此,利用深度全卷积神经网络,设计了电力耦合网络谐波阻抗估计方法,检测出网络谐波补偿孤岛,并对电力耦合网络谐波电压畸变值进行计算,减小幅值估计误差。再利用深度全卷积神经网络,构建谐波阻抗估计模型,进一步估计电网侧输入层的谐波阻抗变化量,进而实现电力耦合网络谐波阻抗的精准估计。采用对比实验的方式,验证该方法的估计误差更小,估计精准度更高,能够应用于实际生活中。 展开更多
关键词 深度全卷积神经网络 电力耦合 网络 谐波阻抗 估计方法
在线阅读 下载PDF
基于深度全卷积神经弹性网络WCGAN-GP模型的语音增强研究 被引量：1
2
作者 许雯婷 龚晓峰 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第2期130-137,共8页
Wasserstein距离生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversal Network,WGAN)模型^([1])在语音增强中运用广泛,但存在梯度易爆炸、性能不稳定等问题。引入梯度惩罚(Gradient Penalty,GP)和弹性网络条件约束,并将生成器和判别器优化成... Wasserstein距离生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversal Network,WGAN)模型^([1])在语音增强中运用广泛,但存在梯度易爆炸、性能不稳定等问题。引入梯度惩罚(Gradient Penalty,GP)和弹性网络条件约束,并将生成器和判别器优化成深度全卷积神经网络(Deep Fully Convolutional Neural Networks,DFCNN)结构,提出一种基于DFCNN的弹性网络条件梯度惩罚(Wasserstein Conditional Generative Adversal Network Gradient Penalty,WCGAN-GP)模型。改进后的模型可以达到真实Lipschitz限制条件,提高了可控性、稳定性和特征提取能力,能更快优化训练。实验将改进后的模型与WGAN对不同噪声条件下的语音进行增强,结果证实了改进后的模型在语音增强方面的优越性。 展开更多
关键词 Wasserstein距离 深度全卷积神经网络 梯度惩罚 弹性网络 条件约束
在线阅读 下载PDF
基于神经网络的语音信号识别与分类 被引量：1
3
作者 薛雅洁 贺红霞 杨祎 《现代电子技术》 2023年第24期79-84,共6页
针对基于深度神经网络的端对端的语音识别技术展开研究,通过深度全序列卷积神经网络(DFCNN)声学模型和Transformer语言模型搭建一种端对端的语音识别系统。该系统完成对模型及数据的训练,实现对多字符中文语音的识别,并对隐马尔可夫语... 针对基于深度神经网络的端对端的语音识别技术展开研究,通过深度全序列卷积神经网络(DFCNN)声学模型和Transformer语言模型搭建一种端对端的语音识别系统。该系统完成对模型及数据的训练,实现对多字符中文语音的识别,并对隐马尔可夫语音识别方法和深度神经网络下的语音识别方法的系统搭建难度、原理差异和识别精确度进行对比研究。仿真结果表明,所提方法能够实现对连续多字符中文语音的有效识别,识别正确率在90%以上。 展开更多
关键词 语音信号识别 深度全序列卷积神经网络 隐马尔可夫链 声学特征提取 梅尔倒谱系数 CTC损失函数
在线阅读 下载PDF
基于局部-全局一致性学习的弱监督人手分割
4
作者 谢志坚 李寅霖 郑碎武 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第1期204-210,319,共8页
随着可穿戴设备的日益普及,人的上肢行为数据急剧增长,而自然场景下的人手分割研究较少。针对现有的算法对手工设计特征、像素级标签、设备、环境等的依赖,造成的精度有限或设备、人工标注成本较高的问题,提出一种弱监督人手分割算法,... 随着可穿戴设备的日益普及,人的上肢行为数据急剧增长,而自然场景下的人手分割研究较少。针对现有的算法对手工设计特征、像素级标签、设备、环境等的依赖,造成的精度有限或设备、人工标注成本较高的问题,提出一种弱监督人手分割算法,并将其应用到人手操作行为分割中。在像素级标签的源数据集上,利用全卷积神经网络(FCN)预训练。在只有类别标签的目标数据集上,实现基于超像素的局部-全局一致性学习的分割优化,进而实现FCN网络训练和分割优化的交替迭代。使用全连接条件随机场(CRF)进行后处理。提出基于边界框的弱监督分割,以及半监督分割方法。与其他方法的对比实验表明,该方法具有较高的召回率和区域交叠率。 展开更多
关键词 人手分割 深度全卷积神经网络 弱监督学习 条件随机场
在线阅读 下载PDF
高噪声环境下的生成对抗网络人机语音增强技术 被引量：1
5
作者 张敬敏 程倩倩 +1 位作者 李立欣 岳晓奎 《移动通信》 2019年第8期14-20,共7页
在复杂环境下,传统的语音增强技术存在泛化能力弱、性能表现不足等缺点。近年来,生成对抗网络技术在语音信号处理领域有着重大突破。通过改进传统的生成对抗网络模型,提出了基于深度完全卷积生成对抗网络的高噪声环境下人机语音增强方... 在复杂环境下,传统的语音增强技术存在泛化能力弱、性能表现不足等缺点。近年来,生成对抗网络技术在语音信号处理领域有着重大突破。通过改进传统的生成对抗网络模型,提出了基于深度完全卷积生成对抗网络的高噪声环境下人机语音增强方法。该方法将语音信号语谱图作为生成器输入,判别器根据纯净语音信号指导生成器生成高质量的语音信号,滤除噪声信号。实验表明,通过语谱图和客观质量评分评估,可以发现所提方法可以明显改善语音质量,减少语音失真,增强系统的鲁棒性。 展开更多
关键词 生成对抗网络 深度全连接卷积神经网络 语音增强
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部