基于栈式去噪自编码器的语音测谎算法

为了进一步提高谎言语音检测的准确率，提出了一种基于栈式去噪自编码器的语音测谎算法(SDA-SVM)，该算法 首先采用OpenSMILE提取了 384维语音特征，然后构建了两层去噪自编码网络对语音特征进行变换加工，最后，采用SVM分类器对语音是否为谎言进行分类识别，所用语音来源为CSC测谎语料库，实验结果显示:相比传统的SVM分类，所提算法的检测准确率至少提升1.85％。     

MIMO-OFDM系统中基于压缩感知的信道参数反馈方法

为了解决MIMO-OFDM系统中基于完全信道状态信息预编码所面临的反馈链路开销大的问题,提出将压缩感知技术应用于这种预编码的信道状态信息的反馈阶段。在接收端通过压缩感知技术对由信道估计得出的信道状态信息进行观测,将少量的观测值反馈到发送端,在发送端通过正交匹配追踪算法重构出完全信道状态信息。仿真结果表明,信道状态信息在KLT域的压缩感知性能明显优于DCT域的压缩感知性能,可以由反馈到发送端的少量采样值精确地重构出信道状态信息,降低了反馈链路的开销。     

基于两步噪声学习网络的波束域毫米波大规模MIMO信道估计

针对波束域毫米波大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统,构建了一种新型两步噪声学习网络（Two-step Noise Learning Network,TNLNet）。基本原理是在接收信号反复经过卷积层和池化层提取噪声特征的基础上,利用波束域毫米波大规模MIMO信道矩阵稀疏性所引起的相邻元素相近的特点,采用下采样将信道矩阵重构成4个子矩阵,提高训练测试效率。该算法具有以比全卷积去噪近似消息传递(Fully Convolutional Denoising Approximate Message Passing,FCDAMP)算法和学习去噪的近似消息传递(Learned Denoising-based Approximate Message Passing,LDAMP)算法更低的复杂度,取得了比最小二乘算法、最小均方误差算法、FCDAMP和LDAMP更优的归一化均方误差（Normalized Mean Squared Error,NMSE）性能;与快速灵活去噪卷积神经网络(Fast and Flexible Denoising convolutional neural Network,FFDNet)相比虽然复杂度略高,但具有更优的NMSE性能,且在单一训练模型中获得了比FFDNet更宽的信噪比适用范围,增强了实用性。     

基于决策边界优化域自适应的跨库语音情感识别

域自适应算法被广泛应用于跨库语音情感识别中;然而,许多域自适应算法在追求减小域差异的同时,丧失了目标域样本的鉴别性,导致其以高密度的形式存在于模型决策边界处,降低了模型的性能。基于此,提出一种基于决策边界优化域自适应（DBODA）的跨库语音情感识别方法。首先利用卷积神经网络进行特征处理,随后将特征送入最大化核范数及均值差异（MNMD）模块,在减小域间差异的同时,最大化目标域情感预测概率矩阵的核范数,从而提升目标域样本的鉴别性并优化决策边界。在以Berlin、eNTERFACE和CASIA语音库为基准库设立的六组跨库实验中,所提方法的平均识别精度领先于其他算法1.68～11.01个百分点,说明所提模型有效降低了决策边界的样本密度,提升了预测的准确性。     

梯度直方图和光流特征融合的视频图像异常行为检测算法

异常行为检测在智能监控系统领域中有广泛的应用前景。本文针对此应用领域,提出了一种结合光流特征和梯度直方图特征的视频异常行为检测及定位方法。首先利用视频背景提取算法进行前景提取和标注,实现对前景信息的分割。然后利用光流和梯度直方图特征提取算法对前景图像分别提取光流和梯度直方图特征,其次,使用支持向量机对数据进行训练和测试。最后结合光流幅度信息与前景标记信息对判断出来的异常行为进行定位。实验结果表明,与先前算法相比,本文算法可以检测出异常行为,并且能够对异常帧进行异常行为定位。      

听觉注意模型的语谱图语音情感识别方法

在语音情感识别技术中,由于噪声环境、说话方式和说话人特质原因,会造成实验数据库特征不匹配的情况。从语音学上分析,该问题多存在于跨数据库情感识别实验。训练的声学模型和用于测试的语句样本之间的错位,会使语音情感识别性能剧烈下降。本文据此所研究的选择性注意声学模型能有效探测变化的情感特征。同时,利用时频原子对模型进行改进,使之能提取跨语音数据库中的显著性特征用于情感识别。实验结果表明,利用文章所提方法在跨库情感样本上进行特征提取,再通过典型的分类器,识别性能提高了9个百分点,从而验证了该方法对不同数据库具有更好的鲁棒性。      

基于压缩感知的储粮温度信息处理

研究了粮食信息处理中的压缩感知技术,发现单一粮仓中的温度数据变化幅度平缓,在DCT域表现出较好的稀疏效果,在此基础上提出了对每个粮仓单独进行压缩采样,将所有粮仓采样值进行发送,在接收端通过OMP算法重构出每个粮仓中的温度数据.仿真验证不同粮仓温度数据在DCT域下的稀疏效果与重构误差之间的关系,结果表明,压缩感知应用于粮食信息处理中可有效降低数据的存储及发送量.     

一种基于卷积神经网络特征表征的语音情感识别方法

为提高智能语音情感识别系统的准确性，提出了一种基于卷积神经网络CNN(Convolution Neural Network)特征表征的语音情感识别模型，该卷积模型以 Lenet-5模型为基础，增加了一层卷积层和池化层，并将二维卷积核改为一维卷积核，将一维特征预处理后，输送进该模型中，对特征变换表征。最后利用SoftMax分类器实现情感分类，CASIA与 EMO-DB开数据库上的识别结果显示:与Lenet-5网络相比，所设计网络模型的准确率分别提升了1.3％与2％，与SoftMax分类器相比，准确率分别提升了3.8％与6.1％，仿真结果验证了网络模型的有效性。     

面向语音情感识别的Gabor分块局部二值模式特征

谱特征在语音情感识别中起到了重要的作用,然而现有的谱特征仍未能充分表达谱图中的语音情感信息.为研究语音情感与谱图之间的联系,提出了一种面向语音情感识别的Gabor分块局部二值模式特征（GBLBP）。首先,获取情感语音的对数能量谱;然后,采用多尺度,多方向的Gabor小波对对数能量谱进行处理,得到Gabor谱图;再次,对每张Gabor谱图进行分块,采用局部二值模式提取每个块的局部能量分布信息;最后,将提取到的所有特征级联,得到GBLBP特征。Berlin库上的实验结果表明:GBLBP特征的平均加权召回率比MFCC高了9%,识别性能显著优于众多谱特征,且与现有声学特征有较好的融合性。      

基于深度自编码器子域自适应的跨库语音情感识别

针对不同语料库之间数据分布差异问题,提出一种基于深度自编码器子域自适应的跨库语音情感识别算法.首先,该算法采用两个深度自编码器分别获取源域和目标域表征性强的低维情感特征;然后,利用基于LMMD(local maximum mean discrepancy)的子域自适应模块,实现源域和目标域在不同低维情感类别空间中的特征分布对齐;最后,使用带标签的源域数据进行有监督地训练该模型.在eNTERFACE库为源域、Berlin库为目标域的跨库识别方案中,所提算法的跨库识别准确率相比于其他算法提升了5.26％～19.73％;在Berlin库为源域、eNTERFACE库为目标域的跨库识别方案中,所提算法的跨库识别准确率相比于其他算法提升了7.34％～8.18％.因此,所提方法可以有效地提取不同语料库的共有情感特征并提升了跨库语音情感识别的性能.