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提出一种可用于较少语音数据量的文本无关的超音段信息提取方法.通过对基音和能量的轨迹动态分段,提取超音段信息,并使用异方差线性区分分析(HLDA)进行参数优化,克服超音段信息提取对数据量大小的依赖,同时采用混合高斯-统一背景(GMM-UBM)模型结构,建立文本无关话者识别系统.在NIST′01数据库上的实验表明,该系统性能优于基于短时帧的音源信息参数系统,更重要的是不需要大数据量的支持,且与基于短时帧倒谱参数的话者识别系统融合后,系统识别性能明显改善,等误识率相对下降10%. 相似文献
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目的 区域推荐网络(region proposal network,RPN)与孪生网络(Siamese)相结合进行视频目标跟踪,显示了较高的准确性。然而,孪生RPN网络(Siamese region proposal network, SiamRPN)目标跟踪器依赖于密集的锚框策略,会产生大量冗余的锚框并影响跟踪的精度和速度。为了解决该问题,本文提出了孪生导向锚框RPN网络(Siamese-guided anchor RPN,Siamese GA-RPN)。方法 Siamese GA-RPN的主要思想是利用语义特征来指导锚框生成。其中导向锚框网络包括位置预测模块和形状预测模块,这两个模块分别利用孪生网络中CNN(convolutional neural network)产生的语义特征预测锚框的位置和长宽尺寸,减少了冗余锚框的产生。然后,进一步设计了特征自适应模块,利用每个锚框的形状信息,通过可变卷积层来修正跟踪目标的原始特征图,降低目标特征与锚框信息的不一致性,提高了目标跟踪的准确性。结果 在3个具有挑战性的视频跟踪基准数据集VOT(video object tracking)2015、VOT2016和VOT2017上进行了跟踪实验,测试了算法在目标快速移动、遮挡和光照等复杂场景下的跟踪性能,并与多种优秀算法在准确性和鲁棒性两个评价指标上进行定量比较。在VOT2015数据集上,本文算法与孪生RPN网络相比,准确性提高了1.72%,鲁棒性提高了5.17%;在VOT2016数据集上,本文算法与孪生RPN网络相比,准确性提高了3.6%,鲁棒性提高了6.6%;在VOT2017数据集上进行实时实验,本文算法表现出了较好的实时跟踪效果。结论 通过孪生导向锚框RPN网络提高了锚框生成的有效性,确保了特征与锚框的一致性,实现了对目标的精确定位,较好地解决了锚框尺寸对目标跟踪精度的影响。在目标尺度发生变化、遮挡、光照条件变化和目标快速运动等复杂场景下仍然表现出了较强的鲁棒性和适应性。 相似文献
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994.
995.
移动进程演算中的开互模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
该文就移动进程演算中的弱开同余关系进行了研究。文中考虑了一种简单的非确定性移动进程演算模型,证明了Milner的三条tau规则在有等名测试算子时不足以将强开同余关系的完全公理化系统提升到同余关系的完全公理化系统,文中提出了第四条tau规则,处理了在前缀操作下的等名测试算子,并证明了强开同余关系的完全公理化系统加上四条tau规则可得到弱开同余关系的完全公理化系统。该文的结论否定了关于Milner的三条tau规则足以将π-演算中的强同余关系的完全公理化系统提升到弱同余关系的完全公理化系统的猜想。 相似文献
996.
利用环境减灾小卫星多光谱数据研究过火区的制图方法,并分析对比了4种植被指数对于过火区的分离性。结果表明:基于可见光和近红外的BAI(Burned Area Index)与GEMI(Global Environment Monitoring Index)指数对于过火区的分离能力较好。在此基础上,采用二阶段识别算法对实验区的过火区进行提取。首先采用严格的阈值提取燃烧较为严重的过火像元,并以此作为第二阶段过火区识别的“种子”点,该阶段以减少误判为目的;第二阶段采用区域生长提取其他过火区域,同时采取较为宽松的阈值作为生长准则,以减少漏判,最后得出过火区边界。精度验证结果表明:该方法提取的过火区误判率为5.5%,漏判率为12.7%。 相似文献
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Wei Zhang Hang Zhou Jiayin Chen Xi Chen Zhiyi Ma 《International Journal of Software and Informatics》2022,12(4):485-499
In order to optimize workflow and improve efficiency, modern enterprises usually entrust software providers to build the Enterprise Information System (EIS). However, the software providers generally do not provide the data dictionary for the EIS relational database, which brings great difficulties for enterprises to use the data stored in the EIS database. This paper proposes a method named database translation mechanism for generating the data dictionary of the EIS relational database which only utilizes the data collected from the interfaces of EIS. Inspired by the great success that Graph Neural Networks (GNNs) have achieved, the study builds a graph structure for the EIS relational database by mining the relationships between columns and then train a GNN-based classifier to predict to which column the value belongs. In addition, a table-based sampling method is designed to construct graph datasets for mini-batch training on the large-scale graph structure. Furthermore, a uniform encoding method and a hybrid aggregator function are proposed to improve the performance of the GNN-based classifier. The trained GNN-based classifier can be used to predict the matching relationships between the columns of the EIS database and the tables extracted from the EIS interfaces given the fact that the data in the database is entered at the interfaces. In this way, the detailed information at the interface to translate the database can be used. Experimental results on a real-world ERP relational database demonstrate the superior performance of the proposed method, which efficiently exploits and utilizes the graph structure information in the relational database. 相似文献
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