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基于分层增长语音活动检测的鲁棒性说话人识别
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作者 解焱陆 张劲松 +1 位作者 刘明辉 黄中伟 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS 北大核心 2012年第4期328-334,共7页
基于欧洲电信标准化协会颁布的分布式语音识别和前端标准(ETSI-DSR-AFE).针对分布式说话人识别噪声鲁棒性较差的问题,提出一种新的前端处理方法.该方法以似然距离为测度,对语音进行无监督聚类,为减少计算量,采用分层增长(level-building... 基于欧洲电信标准化协会颁布的分布式语音识别和前端标准(ETSI-DSR-AFE).针对分布式说话人识别噪声鲁棒性较差的问题,提出一种新的前端处理方法.该方法以似然距离为测度,对语音进行无监督聚类,为减少计算量,采用分层增长(level-building)方法进行逐层分割,从而准确找出语音和静音的边界点.实验结果表明,用该方法改进ETSI-DSR-AFE标准后,信噪比在大于0 dB时,说话人辨认系统识别率相对改进了18.9%,相对原有的Mel频率倒谱系数(Mel-frequenly Ceptral coefficients,MFCC)系统识别率改进了60.7%. 展开更多
关键词 语音信号处理 说话人识别 分布式语音识别 分层增长 语音活动检测 似然距离
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地基微波辐射计对咸宁一次冰雹天气过程的监测分析 被引量:51
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作者 唐仁茂 李德俊 +3 位作者 向玉春 徐桂荣 李跃清 陈英英 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期806-813,共8页
利用咸宁MP-3000A地基微波辐射计探测资料对2010年4月12日发生在咸宁的一次冰雹天气过程进行了监测分析。结果表明:(1)在这次冰雹天气过程中,冰雹云中上升气流非常强盛,引起云底高度剧烈波动,同时将底层空气的感热和潜热向上输送导致等... 利用咸宁MP-3000A地基微波辐射计探测资料对2010年4月12日发生在咸宁的一次冰雹天气过程进行了监测分析。结果表明:(1)在这次冰雹天气过程中,冰雹云中上升气流非常强盛,引起云底高度剧烈波动,同时将底层空气的感热和潜热向上输送导致等温线上抬,并伴随贝吉隆增长和过冷水滴与冰晶消耗等过程,由于这些宏观和微观过程使得整层水汽与液态水含量连续出现下降和上升过程,产生了多峰结构;(2)在4.2—8km高度过冷层的冰雹云中,08时40分—13时的固、液、气混合相态变化非常复杂,过冷水滴与冰粒子消耗过程、贝吉隆过程和过冷水滴与冰晶增长过程交替出现,产生了相对湿度在6km以下低于80%的区域,且液态水含量在4.2—8km高度处出现0.7—1.8g/m3的大值区,从而形成了冰雹生长过程中交替干、湿增长生长环境,非常有利于冰雹粒子群快速累积以及分层增长;(3)利用微波辐射计资料计算分析了MKI、KI、TT和HI四个不稳定指数,这些指数对强对流天气有很好的指示作用,并对强对流天气有一定的临近预警潜力,若选取KI≥38作为该地区强对流天气预警指标,可以提前45min预警第1次降雹强对流天气,且分别提前20、40和42min预警第2、3、4个对流单体影响该地区。 展开更多
关键词 微波辐射计 相态变化 分层增长 临近预警
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SDN场景中基于双向流量特征的DDoS攻击检测方法 被引量:10
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作者 陈超 曹晓梅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2148-2153,共6页
传统网络资源的分布式特性使得管理员较难实现网络的集中管控,在分布式拒绝服务攻击发生时难以快速准确地检出攻击并溯源。针对这一问题,结合软件定义网络集中管控、动态管理的优势和分布式拒绝服务攻击特点,引入双向流量概念,提出了攻... 传统网络资源的分布式特性使得管理员较难实现网络的集中管控,在分布式拒绝服务攻击发生时难以快速准确地检出攻击并溯源。针对这一问题,结合软件定义网络集中管控、动态管理的优势和分布式拒绝服务攻击特点,引入双向流量概念,提出了攻击检测四元组特征,并利用增长型分层自组织映射算法对网络流中提取的四元组特征向量快速准确地分析并分类,同时提出了一种通过自适应改变监控流表粒度以定位潜在受害者的检测方法。仿真实验结果表明,提出的四元组特征及下发适量监控流表项的检测算法能以近似96%的准确率检出攻击并定位受害者,且对控制器造成的计算开销较小。 展开更多
关键词 软件定义网络 双向流量 四元组特征 分布式拒绝服务攻击 增长分层自组织映射
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基于GHSOM网络的时间序列聚类方法
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作者 刘世元 吕黎 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期208-210,共3页
提出了一种基于增长型分层自组织映射(GHSOM)的时间序列聚类方法,给出了该方法的基本原理和具体算法步骤,对实测时间序列数据进行了聚类验证和分析。研究结果表明,增长型分层自组织映射能根据对象特征无监督地对时间序列进行正确聚类,... 提出了一种基于增长型分层自组织映射(GHSOM)的时间序列聚类方法,给出了该方法的基本原理和具体算法步骤,对实测时间序列数据进行了聚类验证和分析。研究结果表明,增长型分层自组织映射能根据对象特征无监督地对时间序列进行正确聚类,由于具有动态增长及分层特性,能分析对象内在的层次结构并实现由粗到精的聚类,可以扩展应用于大型乃至巨量时间序列数据库的模式发现。 展开更多
关键词 时间序列 模式发现 增长分层自组织映射 聚类
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夜间静止卫星红外云图的GHSOM网络云分类模型 被引量:1
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作者 闫廷亚 王杉 《江西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2015年第4期383-388,410,共7页
针对夜间云分类准确率低下的问题,利用奇异值分解方法对FY-2E夜间红外云图进行特征提取和选择,从中筛选出包括亮温和分裂窗差值在内的不同的纹理特征.分别采用动态增长型分层自组织和自组织映射2种神经网络模型对夜间云图进行分类,并将... 针对夜间云分类准确率低下的问题,利用奇异值分解方法对FY-2E夜间红外云图进行特征提取和选择,从中筛选出包括亮温和分裂窗差值在内的不同的纹理特征.分别采用动态增长型分层自组织和自组织映射2种神经网络模型对夜间云图进行分类,并将2种网络模型的分类效果进行对比分析.实验结果表明:GHSOM网络模型在夜间云图分类方面效果较好,平均准确率总体上高于SOM,通过分层的分类方法极大地提高了夜间云图的分类准确率. 展开更多
关键词 动态增长分层自组织 自组织映射 夜间云图 云分类
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基于GHSOM网络的南海风场时空变化特征分析
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作者 周益飞 廖光洪 《海洋学研究》 CSCD 北大核心 2022年第2期19-31,共13页
基于1979—2018年欧洲中期天气预报中心(ECMWF)近海面10 m风场资料,采用增长型分层自组织映射(GHSOM)神经网络方法,对南海海表面风场(SSW)的季节变化和年际异常变化进行了分析,结果表明:(1)GHSOM网络训练原始风场数据第一层结果揭示了4... 基于1979—2018年欧洲中期天气预报中心(ECMWF)近海面10 m风场资料,采用增长型分层自组织映射(GHSOM)神经网络方法,对南海海表面风场(SSW)的季节变化和年际异常变化进行了分析,结果表明:(1)GHSOM网络训练原始风场数据第一层结果揭示了4个特征模态,高度概括了南海近海面风场的季节变化特征;第二层结果提取了风场的月变化特征。(2)GHSOM网络训练异常风场数据第一层结果揭示了4类异常风场特征模态:反气旋式异常、气旋式异常、西南风异常和东北风异常模态。其中反气旋式异常和气旋式异常模态呈现出不对称现象,即反气旋式异常风场的振幅大于气旋式异常风场;且这两个模态与ENSO事件密切相关,它们的时间序列与Ni1o 3.4指数序列存在显著的延迟相关。同时,东北风异常风场模态的发生频率大于西南风异常模态。向下扩展的第二层结果揭露了异常风场模态更多的细节特征。 展开更多
关键词 海面风 增长分层自组织映射 季节变化 年际异常变化 南海
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