基于i向量和变分自编码相对生成对抗网络的语音转换

提出一种基于i向量和变分自编码相对生成对抗网络的语音转换方法, 实现了非平行文本条件下高质量的多对多语音转换. 性能良好的语音转换系统, 既要保持重构语音的自然度, 又要兼顾转换语音的说话人个性特征是否准确. 首先为了改善合成语音自然度, 利用生成性能更好的相对生成对抗网络代替基于变分自编码生成对抗网络模型中的Wasserstein生成对抗网络, 通过构造相对鉴别器的方式, 使得鉴别器的输出依赖于真实样本和生成样本间的相对值, 克服了Wasserstein生成对抗网络性能不稳定和收敛速度较慢等问题. 进一步为了提升转换语音的说话人个性相似度, 在解码阶段, 引入含有丰富个性信息的i向量, 以充分学习说话人的个性化特征. 客观和主观实验表明, 转换后的语音平均梅尔倒谱失真距离值较基准模型降低4.80%, 平均意见得分值提升5.12%, ABX 值提升8.60%, 验证了该方法在语音自然度和个性相似度两个方面均有显著的提高, 实现了高质量的语音转换.     

基于互联和阻尼分配跟踪的孤岛微电网非线性电压功率控制

针对孤岛微电网中分布式电源变换器应对大扰动能力差、扰动过程中电压和功率波动大、且无法回到原始运行状态等问题,该文提出了一种适用于孤岛微电网中多分布式电源变换器的非线性跟踪控制方法。该控制方法基于同步参照系（synchronous reference frame, SRF）中的互联和阻尼分配无源控制器（interconnection and damping assignment passivity-based controller, IDA-PBC）进行设计,该控制器负责控制微网内功率转换装置（power conversion units, PCU）的动态特性。PCU包括DC/DC升压变换器通过互连电容与DC/AC逆变器耦合,并通过LC滤波器连接到电网。该控制器使 PCU在系统运行点变化期间平滑地抑制电压/电流和有功/无功功率的变化,同时精确地跟踪由下垂控制器产生的参考指令。最后,在多源孤岛微网上对PCU进行了时域仿真分析,将所提方法与PI控制器以及现有非线性控制策略进行比较,仿真结果表明,所提方法能较好地抑制大扰动下微网的电压、电流以及功率波动,控制效果明显优于PI控制和其他非线性控制。     

考虑建筑物遮蔽的电力应急通信基站选址双层优化方法

电力应急通信基站仅依靠人的主观经验部署存在不足。因此,考虑建筑物对基站信号的遮蔽影响,基于单兵前往灾区勘测的回传信息,对研究问题进行图形化描述。在此基础上,提出了电力应急通信基站选址的双层优化模型。上层以基站间信号传输损耗最小为目标,在划定的基站可选位置范围内,针对非线性模型,利用粒子群算法优化基站的预选位置。下层以基站间信号传输路径与建筑物的间隔距离最大为目标,利用支持向量机优化基站的最终位置,并传递回上层以计算信号传输损耗,通过迭代优化获得基站的最优部署位置。通过在算例中与单层模型比较,验证了所提方法的可行性与有效性,可为发生重大自然灾害后电力应急通信网的搭建提供技术参考。     

基于PIN二极管的可开关宽带极化转换超表面

为了在宽频内实现可开关的高效率线极化转换,设计了一个嵌入PIN二极管的十字架型极化转换超表面。仿真结果显示,当PIN二极管处于导通状态时,在4.03～7.71 GHz范围内,该超表面的极化转换率超过90%,相对带宽为62.7%;当PIN二极管处于截止状态时,该超表面在工作频段相当于反射板。通过理论分析和表面电流分布解释了极化转换机理。最后,对所制作样品的实验测量进一步证实了该超表面可开关的极化转换效果。所设计的超表面有望应用于电磁兼容和极化探测等领域。     

风能收集型摩擦纳米发电机研究进展

有效地将自然界中的能量转换为电能对于构建环境友好型社会具有重要意义。摩擦纳米发电机(Triboelectric Nanogenerator,TENG)是一种新型的机械能-电能转换装置,可实现将微弱机械能高效地转换为电能。在自然界众多的机械能中,风能因其分布广和储存量大而受到广泛关注。近年来,将风能高效率地转换为电能是TENG技术的研发重点之一。研究人员对此展开了细致的研究工作,获得大量研究进展。一般说来,风能收集型TENG的研究内容主要包括器件结构优化、摩擦起电材料的物理与化学改性以及电源管理电路设计优化。针对这些研究内容,详细介绍了近年来TENG在收集风能方面的研究进展,剖析存在的问题,并对其未来的应用和发展进行了展望。     

基于深度卷积网络的3D人脸重构算法

基于单张人脸图片的3D人脸模型重构,无论是在计算机图形领域还是可见光成像领域都是一个极具挑战性的研究方向,对于人脸识别、人脸成像、人脸动画等实际应用更是具有重要意义。针对目前算法复杂度较高、运算量较大且存在局部最优解和初始化不良等问题,本文提出了一种基于深度卷积神经网络的单张图片向3D人脸自动重构算法。该算法首先基于3D转换模型来提取2D人脸图像的密集信息,然后构建深度卷积神经网络架构、设计总体损失函数,直接学习2D人脸图像从像素到3D坐标的映射,从而实现了3D人脸模型的自动构建。算法对比与仿真实验表明,该算法在3D人脸重建上的归一化平均误差更低,且仅需一张2D人脸图像便可自动重构生成3D人脸模型。所生成的3D人脸模型鲁棒性好,重构准确,完整保留表情细节,并且对不同姿态的人脸也具有较好的重建效果,能够在三维空间中无死角自由呈现,将满足更多实际应用需求。     

结构型多尺度超材料吸波体的设计与研究

文中提出了一种结构型多尺度超材料吸波体。微观层面,该吸波体的结构单元采用微米级羰基铁粉 (CIPs)和多壁碳纳米管(MWCNTs),二者可有效提升吸波体的介电损耗及磁损耗特性;宏观层面,吸波体结构单元 顶部为平台型结构,可提升吸波体对电磁波的阻抗匹配特性。仿真结果表明,该超材料吸波体的反射损耗最小值为 -18. 15 dB,吸收率峰值可达0. 98,吸收率超过0. 9 的频带宽度为5. 5 GHz。通过CIPs、MWCNTs 以及吸波体宏观结 构的协同作用,该吸波体可实现高效宽带吸收特性。     

超分辨显微成像技术在细胞器相互作用研究中的应用（特邀）

观察细胞器间动态相互作用,深入分析作用规律,对于揭示生理病理过程现象背后的机制具有十分重要的意义。传统光学显微镜受到由光波波长和孔径造成的衍射极限的限制,无法观测细胞器纳米级精细结构及细胞器间相互作用的动态变化规律。超分辨显微成像技术的出现为细胞器相互作用研究提供了重要手段,在深入揭示细胞器相互作用规律,阐明生理病理现象深层的机制研究中发挥了重要的作用。文中介绍了受激发射损耗（Stimulated emission depletion, STED）显微成像、结构光照明显微成像（Structured illumination microscopy, SIM）、单分子定位显微成像（Single molecule localization microscopy, SMLM）技术,并总结了这三类超分辨显微成像技术在细胞器相互作用中的应用与现状,为超分辨显微成像技术在细胞器相互作用研究中的应用提供思路拓展。最后,对超分辨显微成像技术在细胞器相互作用研究中的优势与不足进行分析总结,展望了超分辨显微成像技术在活细胞内细胞器相互作用成像中的需求发展趋势,为光学与医学及生物学的交叉融合发展提供一定的参考。     

轨道角动量光束非线性转换研究进展北大核心CSCD

轨道角动量(OAM)是光的一个重要的自由度。由于携带OAM的光束具有特殊的强度相位分布以及力学效应,使得此类光束在高速光通信、测量、成像、光镊和量子信息中具有广泛的应用。关于OAM光束在准相位匹配晶体(QPM)中的频率变换研究,一方面可以研究OAM光束参与非线性相互作用时与高斯光束不同的物理机制;另一方面,非线性过程提供了多种有效的光场调控手段,可以实现携带OAM光场不同自由度的精细调控,为满足不同的光学应用奠定基础。综述了近十年来OAM光束在QPM晶体中的非线性转换研究主要进展,具体包括:非线性过程中OAM光束的守恒、传输、演化和干涉行为研究,高效率的OAM激光和单光子态频率转换研究,OAM频率转换效率模式非依赖性研究,矢量光束的频率转换研究,以及无后向选择的高维OAM纠缠态的制备研究。最后讨论和展望了OAM在QPM晶体中频率转换方面的未来研究趋势。     

一种分布式光纤测温系统的设计与实现

由于受到光纤损耗影响,长距离光纤测温精度较低。为了提高长距离光纤测温精度,提出了一种分布式光纤测温系统设计方案。通过理论分析确定了拉曼散射光中的损耗分量。对常温下的测试数据进行拟合建模,分离出损耗分量并对其进行补偿,消除了损耗对测试温度的影响,提高了长距离光纤测温的准确性。利用参考光纤环实现了光纤温度实时动态解调。将待测光纤环分别放置在50℃、60℃、70℃、80℃的恒温水槽中进行了试验,并对其数据进行了处理分析。结果表明,系统测温精度为±1℃,空间分辨率为2 m。