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说话人身份识别是一项重要的生物识别技术,多种基于深度卷积神经网络(DNN)的模型结构表现出越来越强的特征表达能力,并形成了统一的端到端说话人识别系统,取得了优于传统识别模型的性能。其中聚合模型聚合的话语级特征是影响说话人识别系统准确率的关键因素之一。目前大多数的方法是使用self-attention pooling(SAP)聚合模型。然而SAP聚合模型经常会无法准确地进行帧选择,聚合出的话语级特征不准确、鲁棒性弱。在SAP聚合模型的聚合方式上进行了改进,通过引入平均向量方法,构建了一种改进的聚合模型mSAP。它以一种更细粒化和更稳定的工作方式,将变长的输入序列聚合为话语级特征,可以更有效地捕捉输入序列的长期变化。实验表明,mSAP模型的等错误率(EER)相较于TAP、SAP、NetVLAD聚合模型分别有7.4、1.75和0.24的下降,而DCF值相较于这三种聚合模型分别有0.018、0.137和0.242的下降。改进的mSAP聚合模型能够聚合出鲁棒性更强、更准确的话语级特征,有效地提高了端到端说话人识别模型的性能。 相似文献
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针对传统时频方法在处理多分量雷达辐射源信号时存在交叉项,不能检测各分量信号时域参数,难以适应低信噪比环境的问题,提出一种基于S-method(SM)的多分量雷达辐射源信号检测新方法。该方法首先计算信号的SM时频分布,然后在时频面的基础上检测各信号分量的瞬时频率和脉冲起止时间。实验结果表明,该方法能处理线性及非线性调频信号、时频分辨率高且不受交叉项干扰,时域检测精度大于98.60%,频域检测精度大于99.48%,信噪比降低时仍然保持强检测能力。 相似文献
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局部搜索量子遗传算法及其无功优化应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对量子遗传算法局部寻优能力差的不足,提出一种局部搜索量子遗传算法,用于电力系统无功优化.该方法将局部搜索引入到量子遗传算法中,先进行全局寻优,当全局寻优搜索到的最优解经过多次迭代没有变化时,在此解附近产生小的寻优区间,进行局部寻优,以使算法同时具有较强的全局和局部搜索能力.复杂测试函数和IEEE30节点测试系统的仿真实验表明,该方法在寻优能力、收敛速度和稳定性方面优于文献中的新量子遗传算法、进化规划等多种方法. 相似文献
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一种新并行遗传算法及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
基于量子计算的概念和原理,本文提出一种新并行量子遗传算法,即粗粒度并行量子遗传算法(CGPQGA)。该算法的核心是引入层环粗粒度并行计算模型和一种新进化策略。由于CGPQGA只需迁移搜索到的最佳个体到各个子群体,因而算法的通信开销很小。通过用CGPQGA设计控制器的应用实例表明,CGPQGA优于常规并行遗传算法,能加速子群体中最佳个体的迁移,收敛速度快,全局寻优能力强,同时具有勘探和开采的能力。 相似文献
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基于Gabor原子的雷达辐射源信号无意调制特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
针对雷达辐射源的个体差异,提出一种雷达辐射源信号无意调制特征提取方法。该方法在过完备Gabor原子库基础上,采用匹配追踪(matching pursuit)方法对具有相位噪声的常规雷达辐射源信号进行时频原子分解,得到表示常规雷达辐射源信号无意调制特征信息的最佳Gabor原子,将最佳Gabor原子时频参数以及重构信号和原始信号的相似度作为个体特征参数。.实验结果表明,提取的个体特征参数可以有效地表示常规雷达辐射源信号的无意调制。 相似文献
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针对常用时频分析方法对多分量雷达辐射源信号(RES)分析和处理的不足,提出一种基于图像处理技术的多分量RES时频特性分析方法.该方法通过时频分布图的平滑滤波、阈值处理和基于形态学细化等算法来提取RES自分量,在有效抑制噪声的同时,能够得到具有高分辨率的多分量RES时频图.仿真实验表明,该方法既克服了常用时频分析方法的不足,又优于时频重排方法对多分量RES的时频特性分析. 相似文献