MEMS刻蚀工艺仿真模型及研究进展

随着计算机技术和微机电系统发展的需要,微加工刻蚀工艺的计算机模拟得到了飞速发展。综述了微加工刻蚀工艺的研究现状以及几种典型的工艺刻蚀仿真方法,分析了各种方法的优势和不足;重点介绍了在基于各向异性刻蚀方面应用广泛的元胞自动机法(CA),分析其优势所在,并阐述了CA模型的基本原理、发展变化和研究应用。     

基于高效通道注意力机制的语音情感识别方法

传统语音处理方式是把语音样本分割成固定长度的片段,但这种语音样本的切割会导致语音情感分类准确性下降。本文引入循环填充法处理可变长度的log-Mel谱图,该方法能够更好的利用时间动态信息,同时可以减少填充的无效数据对模型参数学习的干扰。由于人类的情感只能在语音中某些特定的时刻出现,为了寻找关键情感特征,本文构建了基于高效通道注意力机制的语音情感识别模型,其中高效通道注意力机制能够计算通道图的重要性,有选择的强调通道图,改进特定情感的表达。本文在交互式情感二元动作捕捉（IEMOCAP）数据库上进行相关实验,在IEMOCAP上采用循环填充法的加权精度（WA）和非加权精度（UA）分别达到73.2%和70.9%,采用本文提出模型的WA和UA分别达到76.0%和73.4%。      

牺牲层二维腐蚀修正模型的研究

针对氢氟酸腐蚀氧化硅,深入研究了牺牲层腐蚀的原理。牺牲层腐蚀主要受扩散机制影响。把二维扩散方程中的扩散系数看作溶液浓度和温度的函数,建立了二维腐蚀修正模型。利用有限差分算法求解扩散方程,并使用C语言编程实现了对单开口、内外拐角等多种复杂组合结构腐蚀过程的模拟,使用MATLAB软件绘制腐蚀图形,最后将模拟结果与实验结果进行了对比,验证了模型的合理性。     

基于声学和文本特征的多模态情感识别

在语音模态中,利用OpenSMILE工具箱可以从语音信号中提取浅层声学特征,通过Transformer Encoder网络从浅层声学特征中挖掘深层特征,并将深浅层特征融合,从而获取更丰富的情感表征。在文本模态中,考虑到停顿因素与情感之间的关联性,将语音和文本对齐以获得说话停顿信息,采用停顿编码的方式将停顿信息添加到转录文本中,再通过DC-BERT模型获取话语级文本特征。将获得的声学与文本特征进行融合,利用基于注意力机制的双向长短时记忆（Bi-directional long short-term memory-attention,BiLSTM-ATT）神经网络进行情感分类。最后,本文对比了3种不同注意力机制融入BiLSTM网络后对情感识别的影响,即局部注意力、自注意力和多头自注意力,发现局部注意力的效果最优。实验表明,本文提出的方法在IEMOCAP数据集上的4类情感分类的加权准确率达到了78.7%,优于基线系统。     

基于图卷积深浅特征融合的跨语料库情感识别

语音情感识别任务的训练数据和测试数据往往来源于不同的数据库,二者特征空间存在明显差异,导致识别率很低。针对该问题,本文提出新的构图方法表示源和目标数据库之间的拓扑结构,利用图卷积神经网络进行跨语料库的情感识别。针对单一情感特征识别率不高的问题,提出一种新的特征融合方法。首先利用OpenSMILE提取浅层声学特征,然后利用图卷积神经网络提取深层特征。随着卷积层的不断深入,节点的特征信息被传递给其他节点,使得深层特征包含更明确的节点特征信息和更详细的语义信息,然后将浅层特征和深层特征进行特征融合。采用两组实验进行验证,第1组用eNTERFACE库训练测试Berlin库,识别率为59.4%;第2组用Berlin库训练测试eNTERFACE库,识别率为36.1%。实验结果高于基线系统和文献中最优的研究成果,证明本文提出方法的有效性。     

基于Sinc-Transformer模型的原始语音情感识别

考虑传统语音情感识别任务中,手动提取声学特征的繁琐性,本文针对原始语音信号提出一种Sinc-Transformer（SincNet Transformer）模型来进行语音情感识别任务。该模型同时具备SincNet层及Transformer模型编码器的优点,利用SincNet滤波器从原始语音波形中捕捉一些重要的窄带情感特征,使其整个网络结构在特征提取过程中具有指导性,从而完成原始语音信号的浅层特征提取工作;利用两层Transformer模型编码器进行二次处理,以提取包含全局上下文信息的深层特征向量。在交互式情感二元动作捕捉数据库（IEMOCAP）的四类情感分类中,实验结果表明本文提出的Sinc-Transformer模型准确率与非加权平均召回率分别为64.14%和65.28%。同时与基线模型进行对比,所提模型能有效地提高语音情感识别性能。