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近年来大量全卷积网络、U-Net等编解码网络结构应用于语音增强,它们具有计算复杂度低、模型参数少等优势。然而,与长短时记忆模型等方法相比,这些编解码结构仍存在不能充分利用先后时间之间和高低频率之间的关联信息等缺点,尤其对于长序列数据的输入,编解码结构存在信息丢失的问题。为保持计算效率的同时考虑更充分的时频关联信息建模,本文提出一种融合注意力机制的U-Net网络的骨导语音增强方法(Att-U-Net),通过在跳跃连接中引入注意力机制,生成一个权重矩阵,将编码层中的全局信息根据权重融入对应的解码层中,使网络在编解码过程中能够关注输入数据中与增强目标相关程度高的重要信息,同时抑制不相关的信息。在骨导语音数据集上的实验表明,融合注意力机制的U-Net网络能在保持模型轻量化的同时有效提升骨导语音的增强效果,增强后的语音在各项客观评价指标上均优于基线模型。通过对编解码网络中间层的可视化分析发现,在解码过程中注意力机制有效地保留了有声段的信息,滤除了骨导语音由于骨导传声特性带来的中频共振,从而使得增强后的骨导语音具有较好的听觉效果。 相似文献
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一类具有红灯环境下随机游动的极限性态 总被引:1,自引:0,他引:1
就某类红灯随机环境下随机游动{Xn}n∈Z ,建立相应的Markov-双链{ηn}n∈Z ={(Xn,Tn)}n∈Z ;并给出在该红灯环境下,{Xn}n∈Z 的发展受红灯环境影响的关系式;以及由此关系式得出:由于红灯环境的影响减缓了{Xn}n∈Z 的发展速度. 相似文献
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分别将肉桂酸和对正辛氧基肉桂酸进行酰氯化,与环氧树脂先驱聚合物(BP-AN)发生官能化反应,合成以肉桂酸酯和对正辛氧基肉桂酸酯为侧基的两种感光高分子(BP-AN-H和BP-AN-C8),然后合成了两种感光分子,对苯二酚双肉桂酸酯和对苯二酚双对正辛氧基肉桂酸酯,利用1H-NMR、FTIR进行了表征.最后将对应感光高分子与感光分子按不同比例掺杂,利用线性偏振光聚合(LPP)技术制备光定向层,组装成液晶盒.在偏光显微镜下观察液晶盒的定向效果,并测定其透过率-旋转角曲线.发现在一定的掺杂比例以下,增大掺杂感光分子的比例能够提高体系的定向效果,而且掺杂对苯二酚双对正辛氧基肉桂酸酯对定向能力的提高效果更为明显. 相似文献
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