基于迁移判别回归的跨域语音情感识别

针对实际情况下训练和测试数据来自不同领域数据库导致识别性能下降的问题,提出了一种基于迁移判别回归的跨域语音情感识别方法。首先,引入最大均值差异和图拉普拉斯项作为域间联合距离度量,在减小概率分布差异的同时,很好地保留数据的局部几何结构,从而学习到一个可迁移的公共特征表示。其次,本文采用一种能量保持策略,以避免迁移过程中目标域信息的丢失。此外,通过引入判别回归项,利用已标记的源域样本在公共子空间中训练一个可迁移的判别回归模型。最后,为了使学习到的模型具有特征选择能力和鲁棒性,分别对投影矩阵和回归项施加L_2,1范数约束。在3个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的算法相较于其他几种迁移学习方法具有更好的识别性能。     

基于情感刺激的语音抑郁症检测分析

抑郁症是一种常见的精神障碍疾病,早期的检测和诊断对抑郁症预防和治疗至关重要。基于语音的抑郁症检测是当前计算机辅助检测方法中的一种高效、便捷的手段。为了探索不同的情感刺激是否对语音抑郁症检测存在影响,本文首先构建了抑郁症分析声学特征集,接着使用非参数检验的方法分析不同情感刺激性下抑郁与非抑郁个体之间声学特征的显著性差异,再采用情感刺激（积极、消极、中性）和任务类型（文本朗读、问答）组合的实验设计,通过机器学习和深度学习算法分别构建语音抑郁症检测模型。实验结果证明使用情感刺激会对抑郁症检测任务产生一定程度的影响,并且消极的情感刺激更容易诱发抑郁相关的情绪,对个体的发音特性产生影响,进而取得比积极刺激和中性语音更好的检测效果。     

多尺度注意力机制的电子元器件深度迁移识别方法

电子元器件的识别对于现代电子产品的智能生产和制造具有重要的作用,为了进一步获取电子元器件图像的关键特征,提升图像细粒度表达能力,提出一种基于多尺度注意力机制深度迁移识别方法。以Xception为主干网络架构,引入多尺度池化通道注意力和多尺度空间注意力模块,结合空间金字塔池化的思想,对特征图的每个通道进行不同尺度的最大池化和均值池化,获取通道方向上不同尺度的特征信息;在空间层面上进行不同尺度的空洞卷积,增大特征图的感受野,获取更加全面的空间特征信息;通过深度迁移学习,实现特征参数共享,进一步提高模型的泛化能力。在5种常见的电子元器件数据集上进行实验,结果表明,所提方法能有效获取图像不同尺度的显著特征信息,提升识别效果。     

一种基于修正激活函数的CNN车载毫米波雷达目标检测方法

为了提高车载毫米波雷达在复杂城市道路环境中目标检测的抗杂波与干扰能力,本文利用卷积神经网络（CNN）特征参数提取和目标分类特性,提出了一种改进的基于CNN的车载毫米波雷达目标检测方法。该方法首先将毫米波雷达回波信号距离-多普勒二维数据运用滑窗进行分割,并采用CNN网络模型处理分割后的二维矩阵,训练二维CNN网络模型及其参数,使其具有提取回波特征并基于特征参数模型进行目标分类的能力,从而实现目标检测功能。通过对卷积神经网络模型结构进行优化,增加批量归一化层,优化Dropout层使得低权重特征失活,自适应地删减部分神经元节点修正该层非线性激活函数,进一步降低了CNN模型目标检测的虚警概率。实验结果表明,在相同虚警概率条件下,CNN网络检测方法目标发现概率优于传统的单元平均恒虚警检测方法,并且在低信噪比的条件下仍然能够保持较高的发现概率;在同等发现概率水平下,修正后CNN网络检测方法的虚警概率较修正前可提高约1个数量级。     

结合多尺度特征和注意力机制的公路裂缝检测

由于航拍公路裂缝数据缺乏并且裂缝图像存在目标小、分布复杂的特点,导致语义分割模型在航拍公路裂缝检测中效果差,影响模型在实际场景的应用,为此提出基于改进DeeplabV3+的公路裂缝检测方法。构建语义分割模型,选定DeeplabV3+模型并作如下优化：由于低级特征包含更多裂缝细节信息,增加了提取低级特征的路径,从ASPP模块输出的特征为高级特征,高级特征包含更多语义信息,将两者信息进行融合能保证模型不丢失裂缝的细节信息;在网络中嵌入SCSE注意力模块抑制对其他无关信息的响应,改善模型在裂缝数据集检测效果差的问题。实验结果表明,改进DeeplabV3+算法可以有效解决模型对小目标裂缝分割时效果差的问题,模型的检测精度提高了2.59%,具有较强的应用价值,可以为实际公路裂缝检测提供参考。     

基于多特征融合的藏语语音情感识别

藏语语音情感识别是语音情感识别在少数民族语音处理上的应用,语音情感识别是人机交互的重要研究方向,提取最能表征语音情感的特征并构建具有较强鲁棒性和泛化性的声学模型是语音情感识别的重要研究内容。基于此,为了构建具有高效性和针对性的藏语语音情感识别模型,文中构建了一种藏语语音情感数据集（TBSEC001）,并提出一种适合于藏语的手工语音情感特征集（TPEFS）,该特征集是在藏语与其他语言的共性和特性的基础上手工提取得到的,TPEFS特征集在支持向量机（SVM）、多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）这些经典网络中都取得了不错的效果。所提出的方法在藏语语音数据集（TBSEC001）上取得了88.4%的识别结果,以及在EMODB、RAVDESS、CASIA数据库上分别取得了84.1%、74.3%以及82.5%的识别结果。实验结果表明,该特征集在保证识别率的情况下,对藏语语音情感识别具有一定针对性。     

基于时序时空双流卷积的异常行为识别

针对地铁站特定场合下,人体异常行为识别无法有效利用帧间运动时间维度信息,导致人体异常行为识别准确率不高的问题,提出一种深层次残差长短期双流网络结构。将RGB帧和连续光流帧作为双流网络的输入,分别利用ResNet34提取低层特征信息,空间流网络提取运动外观特征信息,时间流网络提取光流运动信息,然后将特征信息输入长短期记忆（LSTM）网络,有效学习空间外观和光流运动的帧间关联时间信息,并且通过多种加权融合策略加强模型识别效果。最后在地铁站异常行为数据集上验证提出的网络结构,并与原双流网络进行对比,改进后的网络识别准确率提高了4.7%,融合后的模型准确率提高了12.9%。实验结果表明,所提方法能够充分利用时间维度信息,可有效提高异常行为识别准确率,在昏暗环境下仍有较好的识别效果。     

基于无监督学习的低照度图像增强算法

针对目前低照度图像增强算法存在恢复细节丢失、网络复杂度高和配对数据集获取难度大等问题,提出了一种基于无监督学习的图像增强算法。在YIQ色彩空间中,通过构建的轻量化网络和幂指函数计算亮度通道Y的增强曲线,从而获得曝光较差区域增强和高光区域遏制的图像。该网络使用的无参考损失函数可以隐式地评估图像增强质量并驱动网络学习。实验对比结果表明,该算法在可训练参数和模型权重仅占9.5 k/88 kB的情形下,在视觉效果与图像质量指标上都取得了具有竞争力的结果。     

基于深度学习与SVM的吸毒成瘾者识别

提出一种使用PCA和线性判别器的神经网络模型,利用深度学习方法通过面部图像及抽象特征中的局部信息识别吸毒成瘾者的成瘾程度和社区矫正时间。首先对主干网络Res Net50进行预训练;再使用PCA降低特征数、Fisher判别器进行预判,从而使模型的训练时间减少、特征提取更加准确和快捷;最后网络末端通过全连接层与SVM函数的组合进行分类。随机梯度下降的优化目标采用了交叉熵损失。实验表明,此方法对于吸毒成瘾程度的识别准确度可达81.74%,对于社区矫正时间的识别准确率可达60.59%。     

融合故障录波和保护动作的输电线路迁移学习故障分析及定位

针对高比例分布式电源并入导致电网规模增大且结构复杂,使传统输电线路故障分析及定位时依赖人工对录波数据进行分析判别容易造成误判、效率低下等问题,根据迁移学习理论方法,基于输电线路故障录波数据建立输电线路故障类型特征提取模型;利用保护动作信息和故障量判别信息,建立输电线路故障位置范围。将故障录波数据、保护动作信息作为深度学习的输入、故障类型和故障位置作为输出进行训练,将训练模型应用至某实际电网中进行测试,结果表明所提方法能够有效辨识出故障线路类型和位置。