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题名应用自动可变深度门剔除伪异常水深信号方法
被引量:1
- 1
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作者
邹永刚
肖付民
刘雁春
夏伟
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机构
海军大连舰艇学院海测工程系
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出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2009年第5期81-83,共3页
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基金
辽宁工程技术大学地理信息技术重点实验室基金(2005002)
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文摘
根据海底地形的分类、变化趋势以及船速、数据采样频率等因素,选取不同的门限高度,构造了自动可变深度门模型。试验表明该模型能较好检测和剔除水深数据中的负水深、突跳水深等伪异常水深值,可靠性较高,有利于提高粗差检测的效率。
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关键词
门限高度
深度门
海底地形
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Keywords
threshold
sea floor
gross error detecting
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分类号
P228.41
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名基于具有深度门的多模态长短期记忆网络的说话人识别
被引量:11
- 2
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作者
陈湟康
陈莹
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机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019年第3期130-136,共7页
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基金
国家自然科学基金(61573168)
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文摘
为了在说话人识别任务中有效融合音视频特征,提出一种基于深度门的多模态长短期记忆(LSTM)网络。首先对每一类单独的特征建立一个多层LSTM模型,并通过深度门连接上下层的记忆存储单元,增强上下层的联系,提升该特征本身的分类性能。同时,通过在不同模型之间共享连接隐藏层输出与各个门单元的权重,学习每一层模型之间的联系。实验结果表明,该方法能有效融合音视频特征,提高说话人识别的准确率,并且对干扰具有一定的稳健性。
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关键词
图像处理
说话人识别
长短期记忆网络
融合
深度门
权重共享
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Keywords
image processing
speaker recognition
long short-term memory network
fusion
depth-gate
weight sharing
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于改进LSTM的儿童语音情感识别模型
被引量:10
- 3
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作者
余莉萍
梁镇麟
梁瑞宇
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机构
复旦大学计算机科学技术学院
东南大学信息科学工程学院
南京工程学院信息与通信工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期40-49,共10页
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基金
国家自然科学基金(61673108)。
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文摘
为实现不同儿童情感需求状态下帧级语音特征的有效获取,建立一种基于改进长短时记忆(LSTM)网络的儿童语音情感识别模型。采用帧级语音特征代替传统统计特征以保留原始语音中的时序关系,通过引入注意力机制将传统遗忘门和输入门转换为注意力门,并根据自定义的深度策略计算得到深度注意力门,从而提高语音情感识别性能。实验结果表明,在Fau Aibo儿童情感数据语料库及婴儿哭声情感需求数据库上,该模型在召回率和F1分数上相比基于传统LSTM的识别模型分别提高了3.14%、5.50%和1.84%、5.49%,在CASIA中文情感数据库上,其相比基于传统LSTM和GRU的识别模型训练时间更短、儿童语音情感识别率更高。
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关键词
儿童情感
时序关系
帧级语音特征
深度注意力门
长短时记忆网络
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Keywords
children’s emotional
time sequence relationship
frame-level speech feature
deep attention gate
Long Short-Term Memory(LSTM)
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名小型涵洞设计问题
- 4
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作者
刘长虹
张树军
刘长舸
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机构
宿州市水利局
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出处
《安徽水利科技》
2002年第5期15-15,17,共2页
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文摘
本文通过对沟口防洪涵洞设计实践,谈小型涵洞设计中有关结构型式选择、门槽深度确定、落差选择等问题的体会。
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关键词
小型涵洞
设计
结构型式
门槽深度
过涵落差
防洪标准
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分类号
U449.8
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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