双阶段帕金森病语音聚类包络卷积稀疏迁移学习算法

帕金森病(PD)语音识别算法研究对于其及时诊疗具有重要意义,但现有PD语音识别算法面临小样本数据量问题挑战。针对问题,本文提出双面双阶段均值聚类包络和卷积稀疏迁移学习算法。在双阶段学习方面,首先基于源数据集训练多组卷积核,然后通过中间集得到最优卷积核并对目标集进行编码。在深度样本聚类包络方面,首先设计迭代均值聚类算法构建深度样本空间;然后进行样本特征同时选择并训练分类器模型;最后对不同样本空间的分类结果进行融合。实验选取代表性的PD语音数据集进行验证。实验结果表明,本文算法创新部分有效,与10多个经典和最新相关文献算法相比取得了显著改进,准确率达97.8%。此外,本文算法的时间复杂度不高,满足临床应用要求。

基于迁移学习双阶段训练的情感语音克隆技术

为解决传统基于SV2TTS架构的语音克隆系统合成语音缺乏丰富表达能力的问题,提出一种基于迁移学习双阶段训练说话人编码器的情感语音克隆方法。在说话人识别技术基础上,利用迁移学习,对说话人编码器进行音色克隆训练;在情感克隆训练阶段,采用情感语音数据集对其参数进行微调,提取具有情感信息的说话人特征。将此特征作为合成器的输入对梅尔谱的生成过程进行调节,通过声码器将此梅尔谱转换为具有目标说话人信息的情感语音。主客观分析结果表明,该方法所生成的克隆语音的情感相似度更高,音色相似度也有一定改善。

面向帕金森病语音诊断的非监督两步式卷积稀疏迁移学习算法

帕金森病(Parkinson’s Disease,PD)语音诊断存在小样本问题,如果借助相关语音数据集进行迁移学习,容易加重训练集和测试集之间的分布差异,影响分类准确率.为了解决上述矛盾问题,本文提出了两步式稀疏迁移学习算法.该算法分为两大步:第一步算法为语音段特征同时优选的快速卷积稀疏编码算法,构造卷积稀疏编码算子用于快速学习公共语音数据集的结构信息,然后将其迁移到PD语音目标集以弥补后者样本信息的不足,接着再同时对语音段和特征进行同时优选以获得更有价值的信息;第二步算法为联合局部结构信息分布对齐算法,对训练集和测试集进行域适应,在保持各自样本结构信息的同时,最小化分布误差.实验结果表明:本文算法中每一步迁移学习算法均有效;与相关算法相比,本文算法准确率显著较高,达97.5%.

基于语音卷积稀疏迁移学习和并行优选的帕金森病分类算法研究

基于语音数据分析的帕金森病(PD)诊断存在样本量小、训练与测试数据分布差异明显的问题。为了解决这些问题,需要从降维和样本扩充两个方面同时进行。因此,该文提出结合加噪加权卷积稀疏迁移学习和样本特征并行优选的PD分类算法。该算法可从源域的公共语音库中学习有利于表达PD语音特征的有效结构信息,同时完成降维和样本间接扩充。样本特征并行优选考虑到了样本和语音特征间的关系,从而有助于获取高质量的特征。首先,对公共语音库进行特征提取构造公共特征库;然后,以公共特征库对PD目标域的训练数据集及测试数据集进行稀疏编码,这里分别采用传统稀疏编码(SC)与卷积稀疏编码(CSC)两种稀疏编码方法;接着,对编码后的语音样本段和特征数据进行同时优选;最后,采用支撑向量机(SVM)进行分类。实验结果表明,该算法针对受试者的分类准确率最高值达到了95.0%,均值达到了86.0%,较相关被比较算法有较大提高。此外,研究还发现,相较于传统稀疏编码方法,卷积稀疏编码更有利于提取PD语音数据的高层特征;同样,迁移学习也有利于提高该算法性能。

双支路注意力特征融合的卷积稀疏编码目标检测

针对现有目标检测模型在实际运用中会受到各种噪声的影响而导致性能退化的问题,提出一种双支路注意力特征融合(double branch attention feature fusion,DBAFF)的方法。基于CenterNet的结构设计,引入卷积稀疏编码(convolutional sparse coding,CSC)去噪模块。通过双支路互补学习,自适应选择不同模态的有效信息,使融合特征达到最优化,有效解决该类模型的退化问题。实验结果表明,该方法在噪声数据集VOC-Nosiy上mAP50、mAP75、mAP性能分别达到了57.9%、29.8%、24.5%,检测速度FPS达到111帧,综合性能优于原网络和仅添加卷积稀疏编码的去噪网络。

基于视频分段的空时双通道卷积神经网络的行为识别

针对原始空时双通道卷积神经网络(CNN)模型对长时段复杂视频中行为识别率低的问题,提出了一种基于视频分段的空时双通道卷积神经网络的行为识别方法。首先将视频分成多个等长不重叠的分段,对每个分段随机采样得到代表视频静态特征的帧图像和代表运动特征的堆叠光流图像;然后将这两种图像分别输入到空域和时域卷积神经网络进行特征提取,再在两个通道分别融合各视频分段特征得到空域和时域的类别预测特征;最后集成双通道的预测特征得到视频行为识别结果。通过实验讨论了多种数据增强方法和迁移学习方案以解决训练样本不足导致的过拟合问题,分析了不同分段数、预训练网络、分段特征融合方案和双通道集成策略对行为识别性能的影响。实验结果显示所提模型在UCF101数据集上的行为识别准确率达到91.80%,比原始的双通道模型提高了3.8个百分点;同时在HMDB51数据集上的行为识别准确率也比原模型提高,达到61.39%,这表明所提模型能够更好地学习和表达长时段复杂视频中人体行为特征。

基于迁移学习SAE的无人机目标识别算法研究

无人机在复杂战场环境下,因敌我双方无人机外形、颜色等特征较为相似,如何准确地对敌方无人机识别是实现其自主导航及作战任务执行的关键。由于受敌方无人机飞行速度、形状、尺寸、姿态等的改变及气象环境因素的影响,无法准确地对其进行识别与分类。针对这一问题,提出基于迁移学习卷积稀疏自动编码器(Sparse Auto-Encoder,SAE)实现对航拍多帧图像中敌方目标对象的识别与分类。算法首先借助SAE对源领域数据集中大量无标记样本进行无监督学习,获取其局部特征;然后,采用池化层卷积神经网络(CNN)算法提取目标图像全局特征;最后,送入Softmax回归模型实现目标对象的识别与分类。实验结果表明:与传统非迁移学习的SAE算法及基于底层视觉特征学习的识别算法相比,该算法具有更高的准确性。

基于全卷积网络和自编码的高光谱图像分类

针对高光谱图像空间信息利用不足、标记样本数量较少的问题,提出一种基于全卷积网络和堆栈稀疏自编码的高光谱图像分类算法。基于迁移学习的思想,利用预训练好的全卷积网络FCN-8s,挖掘图像潜在的多尺度几何结构特征;选取其特征的像素邻域信息,采用拼接融合的方法与原光谱信息进行融合;利用堆栈稀疏自编码网络完成最终的多尺度空谱特征提取,并通过Softmax分类器实现分类。对三组遥感图像进行实验,结果显示,所提算法极大改善了边界区域的分类效果。

基于概率稀疏自注意力的IGBT模块剩余寿命跨工况预测

为提高绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块跨工况剩余寿命的预测精度以提升其可靠性,针对不同工况下IGBT模块的瞬态热阻特征提出一种基于概率稀疏自注意力机制和迁移学习的剩余使用寿命预测方法.搭建了IGBT模块加速老化试验台,在不同温度区间进行IGBT模块功率循环实验,采集不同工况下该模块全生命周期状态数据,计算获得IGBT模块衰退过程中的瞬态热阻变化数据,提取并筛选能准确反映IGBT模块老化状态的瞬态热阻特征,并使用所提方法开展跨工况剩余使用寿命预测.实验结果表明,提出的IGBT模块剩余寿命的跨工况预测方法精度明显优于其他对比方法,特别是IGBT模块早期衰退过程中的剩余寿命预测精度得到了显著提升.

基于多通道双注意力网络的COVID-19图像分类

针对逆转录聚合酶链反应对新冠肺炎(COVID-19)的检测存在一定的假阴性率、消耗时间过长等问题,提出了一种基于深度迁移学习的多通道双注意力网络(MDA-Net)对肺部图像进行检测。在深度迁移学习的框架下,引入了多通道双注意力模块,利用多个通道的位置关系,融合不同尺度的图像特征。将注意力机制和轻量级卷积神经网络相结合,扩大MDA-Net感受野,提高了对图像复杂区域和边缘区域的特征提取能力。MDA-Net在不同数据集上进行了实验,二分类任务和三分类任务分别能取得99.25%和99.39%的平均准确率,表现出良好的分类性能。

基于深度学习的肝包虫病超声图像分型研究

肝包虫病是一种严重的地域性寄生虫病,其病灶分型主要依靠临床医生对超声图像的主观判断,疾病筛查十分耗时,且容易造成误判.提出一种基于超声图像的肝包虫病病灶智能分型方法,首先从肝脏包虫病超声图像中直接裁剪得到病灶区域图像,利用深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取图像多尺度特征,然后结合视觉注意力模型,通过分类网络的主分支和辅助分支分别学习图像的整体和局部细节特征,最后使用度量学习来表征同类别之间样本的相似特征,实现对9种类型的包虫病病灶进行全自动分类.构建了一个18层CNN网络,通过7000张图像完成训练,在2000张图像上测试得到的平均准确率为82%,平均F 1分数为82%.实验结果表明,该方法能有效用于肝包虫病超声图像分型.

基于CSPNet-YOLOv7目标检测算法的煤矸图像识别模型

煤矸识别技术是矿井智能化建设的关键技术之一,针对工作面低照度高粉尘环境造成的煤矸识别模型精度不高以及小目标煤矸难以识别的问题,提出一种基于CSPNet-YOLOv7目标检测算法的煤矸图像识别模型。采用跨阶段部分网络(Cross Stage Partial Network,CSPNet)改进YOLOv7模型的主干特征提取网络,优化梯度信息减少网络参数,同时采用递归特征金字塔(Recursive Feature Pyr-amid,RFP)和可切换卷积(Switchable Auto Convolution,SAC)替换颈部特征提取网络中简单的上下采样和普通卷积模块,并采用3次迁移训练进行不同宽度和深度的特征学习,增强网络的泛化能力。试验结果表明,CSPNet-YOLOv7模型的平均精度均值为97.53%,准确率为92.24%,召回率为97.91%,F1得分为0.95,模型的参数量为30.85×10^(6),浮点运算次数为42.15×10^(9),每秒传输帧数为24.37 f/s,与YOLOv7模型相比,平均精度均值提高了7.46%,参数量和浮点运算次数分别降低了17.23%和60.41%,相较于FasterRCNN-Resnet50、YOLOv3、YOLOv4、MobileNet V2-YOLOv4、YOLOv4-VGG、YOLOv5s模型、CSPNet-YOLOv7模型对煤矸识别的平均精度均值最高,同时参数量和浮点运算次数较小,在识别精度和速度之间有着较好的平衡。最后,通过井下现场试验验证了CSPNet-YOLOv7模型,为煤矸精准识别提供了有效技术手段。

基于双尺度柔性原型迁移网络的空间滚动轴承寿命阶段识别

针对变工况条件下样本分布差异较大、不同寿命阶段样本数量不均衡导致现有空间滚动轴承寿命阶段识别方法的寿命阶段识别精度较低问题,提出基于双尺度柔性原型迁移网络(Dual scale flexible prototype transfer network,DSFPTN)的空间滚动轴承寿命阶段识别方法。在所提出的DSFPTN中,构造双尺度柔性域感知模块并将其嵌入特征提取器来增强特征提取器对不同领域私有特征的探索能力,提高特征提取器对空间滚动轴承源域和目标域样本特征的学习能力;设计同域泛原型学习以防止跨域样本不加区分的特征学习和不正确聚类,增加两域异类样本的区分性;构建两域原型迁移机制来获得域不变原型,实现从源域原型到目标域原型的迁移;利用加载域不变原型后的双分类器对齐两域之间的分布并计算目标域待测样本与域不变原型之间相似度完成对空间滚动轴承目标域待测样本分类,该分类方式在不同寿命阶段样本数量不均衡条件下能提高对各寿命阶段样本的识别精度。地面模拟空间环境下空间滚动轴承寿命阶段识别实例验证所提出的基于DSFPTN的寿命阶段识别方法的有效性。总之,构建双尺度柔性域感知模块、同域泛原型、两域原型迁移机制和加载域不变原型的双分类器使得DSFPTN在样本分布差异较大以及不同寿命阶段样本数量不均衡条件下,仅利用空间滚动轴承源域的非均衡有标签样本就能对目标域待测样本进行较高精度的寿命阶段识别。

使用胶囊网络的细粒度情感分析方法

Aspect-BasedSentimentClassification(ABSC)属于细粒度情感分析任务之一,旨在发现实体方面(Aspect)相关的情感倾向.本论文中提出一种基于胶囊网络的模型:MADC(Model based on Asp-Routing and Doc-Routing Capsule),通过迁移模型将文档级别的特征和语义信息用于方面级情感分析中,针对文档级别和句子级别的的任务,分别使用了基于注意力机制的AspRouting和Doc-Routing动态路由方法,加强了句子级别任务情感分析的可信度.为了让模型识别特定领域词向量的语义信息,文章使用双嵌入词向量加位置信息的表示方法,通过卷积神经网络抽取特征作为胶囊网络的输入,再使用两层动态路由算法使网络共享迁移学习的特征胶囊和主胶囊,最后针对不同的任务使用不同的类胶囊输出向量对方面情感或文档级别情感作出极性预测.文章通过在数据集上与多个框架的对比论证了模型的有效性.

高分辨率遥感影像飞机目标的双阶段检测方法

针对现有方法进行真实应用场景中大批量的遥感影像进行特定目标检测时耗时且困难的问题,该文根据由粗到精的思路提出了一种遥感影像飞机目标的双阶段检测框架。首先,对预训练模型进行迁移训练,在下采样影像中利用机场检测模型搜索机场区域,实现对目标区域的锁定。然后,对机场场景,利用第二次迁移的模型进行飞机目标检测。结果表明,所提方法可以提高遥感影像检测飞机目标的效率和精度。通过不同阶段的筛选可以去除大部分无效区域,有效避免了在非机场区域产生的误检,提高了准确率。

基于DTS-ResNet的苹果叶片病害识别方法

针对苹果叶片病害识别中传统卷积神经网络识别精度较低、收敛速度较慢等问题,提出了一种基于DTS-ResNet(ResNet based on dual transfer learning and squeeze-and-excitation block)的苹果叶片病害识别方法。该方法以ResNet为基础模型,将注意力机制与残差模块相结合作为骨干网络以强化网络对重要特征信息的提取能力、提高识别准确率,并采用双迁移学习的训练方式加快模型的收敛速度。实验结果表明,所提出的方法的识别准确率达到98.73%,能够较好地识别苹果叶片病害。相较于一些传统的卷积神经网络,该模型收敛速度更快,拟合效果更好,且具有更高的识别精度。

基于神经网络的家居智能分类垃圾桶

垃圾分类是大势所趋,目前,国家已经在上海等地区强制实行垃圾分类,而很多人对垃圾分类意识薄弱,对于家庭产生的垃圾不能及时正确进行垃圾分类处理,本项目通过对垃圾图像和人工语音信号进行去噪等预处理,后分别完成两类数据的特征提取,最后利用特征融合算法完成两种模态特征的融合,并输入到分类器中完成垃圾的识别。从而给居民的生活带来便利,提升居民生活质量,推进垃圾分类政策的实施。

基于级联卷积神经网络的机器人平面抓取位姿快速检测

针对任意姿态的未知不规则物体,提出一种基于级联卷积神经网络的机器人平面抓取位姿快速检测方法.建立了一种位置-姿态由粗到细的级联式两阶段卷积神经网络模型,利用迁移学习机制在小规模数据集上训练模型,以R-FCN(基于区域的全卷积网络)模型为基础提取抓取位置候选框进行筛选及角度粗估计,并针对以往方法在姿态检测上的精度不足,提出一种Angle-Net模型来精细估计抓取角度.在Cornell数据集上的测试及机器人在线抓取实验结果表明,该方法能够对任意姿态、不同形状的不规则物体快速计算最优抓取点及姿态,其识别准确性和快速性相比以往方法有所提高,鲁棒性和稳定性强,且能够泛化适应未训练过的新物体.

Yolo-C:基于单阶段网络的X光图像违禁品检测

为了检测X光图像中的违禁物品,提出一种基于深度学习的单阶段双网络目标检测算法。在单阶段目标检测网络Yolov3的基础上,结合复合骨干网络的思想,构建了Yolo-C目标检测网络。Yolo-C的骨干网DarkNet-C由辅助骨干网络DarkNet-A和引导骨干网络DarkNet-L组成。DarkNet-A中的各个特征层与DarkNet-L中对应的上一层级进行特征级联,然后向下一层级传播,最终得到表征图像信息的特征图。为提升对小目标的检测性能,引入特征增强模块(FAB)。对级联后的特征图进行特征融合,以增强特征的非线性表达能力,达到特征平滑的目的。此外,采用迁移学习和数据增强的方法训练网络,提升了网络的鲁棒性。该算法在SIXray_OD数据集上平均精度均值(mAP)达到了73.68%,检测速度达40frame·s~(-1)。实验结果表明,Yolo-C在检测X光图像领域,有效提高了对多类违禁物品的检测精度,且满足检测的实时性要求。

基于改进MobileNet的ECG身份识别算法

信息安全在当今社会显得愈发重要,基于心电(Electrocardiogram, ECG)信号的身份识别技术因其“活体”采集的高防伪性,呈现出了独特的优势。为了在移动环境下实现更高效快捷的身份识别,提出了一种基于稀疏卷积(Sparse convolution, SP)和轻量化网络MobileNet的深度迁移识别模型SP-MobileNet。首先对原始ECG信号进行预处理,采用小波软阈值消噪后并将其盲分割成信号片段,采用广义S变换得到ECG时频图作为网络输入;其次构建基于SP-MobileNet的ECG识别模型,引入MobileNet,修改其卷积层为稀疏卷积计算策略,通过迁移学习实现从导联Ⅱ采集的大样本ECG数据训练到指尖采集的小样本ECG识别的无缝连接。实验结果表明,该算法可以高效快捷地进行ECG身份识别,在PhysioNet/Cinc Challenge 2017数据集上分别实现了98.00%的识别准确率和50.4 FPS的推理速度。