一种高速RS码与LDPC级联码编码器设计及硬件实现

提出了一种高速RS+QC-LDPC级联码编码器,介绍了这种级联码在FPGA平台上的实现方法,并对其性能进行了评估.重点介绍了RS+QC-LDPC级联码的各种优化技术,如基于二次扩展的QC-LDPC编码方法,采用交织技术,合理的搭配RS码和QC-LDPC码的码长、码率以达到最好的性能.经过优化,级联码编码器的吞吐量可以达到2.25Gbit/s以上.

基于级联双通道分阶段融合的双模态情感识别

为充分提取文本和语音双模态深层情感特征,解决模态间有效交互融合的问题,提高情感识别准确率,提出了基于级联双通道分阶段融合(cascade two channel and phased fusion,CTC-PF)的双模态情感识别模型。设计级联顺序注意力编码器(cascaded sequential attention-Encoder,CSA-Encoder)对长距离语音情感序列信息进行并行化计算,提取深层语音情感特征;提出情感领域级联编码器(affective field cascade-Encoder,AFC-Encoder),提高模型的全局和局部文本理解能力,解决文本关键情感特征稀疏的问题。两个级联通道完成语音和文本信息的特征提取之后,利用协同注意力机制对两者的重要情感特征进行交互融合,降低对齐操作成本,然后采用哈达玛点积对其进行二次融合,捕获差异性特征,分阶段融合实现不同时间步长模态序列间的信息交互,解决双模态情感信息交互不足的问题。模型在IEMOCAP数据集上进行分类实验,结果表明,情感识别准确率可达79.4%,F1值可达79.0%,相比现有主流方法有明显提升,证明了该模型在语音和文本融合情感识别上的优越性。