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改进GAN模型在基站流量预测及5G节能中的应用

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太原理工大学学报 2024年第4期55卷 743-750页

作者：王素英贾海蓉申陈宁吴永强刘君太原理工大学电子信息与光学工程学院山西晋中030600 山西通信通达微波技术有限公司太原030000 联通(山西)产业物联网有限公司太原030000

【目的】为了更精准地预测5G基站的流量,分析潮汐现象,提出一种优化的生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型流量预测方法,并将其用于实际基站的定时控制中。【方法】GAN的生成器利用差分演化灰狼算法优化长短时记忆网... 详细信息

【目的】为了更精准地预测5G基站的流量,分析潮汐现象,提出一种优化的生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型流量预测方法,并将其用于实际基站的定时控制中。【方法】GAN的生成器利用差分演化灰狼算法优化长短时记忆网络(long short term memory networks,LSTM),判别器使用门控循环神经网络(gated recurrent unit,GRU)进行判别,生成器和判别器利用不断地对抗训练达到均衡从而提高了5G基站流量的预测精度;其次,利用改进人工蜂群优化k-means++算法,将其用于输出最优基站定时时间,达到最大限度节能的目的。【结果】实验结果表明,与现有模型相比,所提预测模型有更高的预测精度,定时控制功能可极大地节约能耗。

关键词：基站流量改进循环神经网络 GAN网络智能优化算法 k-means++算法

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普通话多模态情感语音数据库构建与评测

复旦学报（自然科学版） 2024年第1期63卷 18-31页

作者：李良琦张雪英段淑斐肖仲喆贾海蓉梁慧芝太原理工大学电子信息与光学工程学院山西太原030024 苏州大学光电信息科学与工程学院江苏苏州215006 纽卡斯尔大学计算机学院英国纽卡斯尔NE17RU

本文设计并建立了一个包含发音运动学、声学、声门和面部微表情的多模态情感语音汉语普通话数据库,分别从语料设计、被试选择、录制细节和数据处理等环节进行了详细的描述,其中信号被标记为离散情感标签(中性、愉悦、高兴、冷漠、愤怒... 详细信息

本文设计并建立了一个包含发音运动学、声学、声门和面部微表情的多模态情感语音汉语普通话数据库,分别从语料设计、被试选择、录制细节和数据处理等环节进行了详细的描述,其中信号被标记为离散情感标签(中性、愉悦、高兴、冷漠、愤怒、忧伤、悲痛)和维度情感标签(愉悦度、激活度、优势度)。本文对维度标注的数据进行统计学分析,验证标注的有效性,同时验证标注者的SCL-90量表数据并与PAD标注数据结合后进行分析,探究标注中存在的离群现象与标注者心理状况之间的内在联系。为验证该数据库的语音质量和情感区分度,本文使用SVM、CNN、DNN3种基础模型计算了7种情感的识别率。结果显示,单独使用声学数据时7种情感的平均识别率达到了82.56%;单独使用声门数据时平均识别率达到了72.51%;单独使用运动学数据时平均识别率也达到了55.67%。因此,该数据库具有较高的质量,能够作为语音分析研究的重要来源,尤其是多模态情感语音分析的任务。

关键词：情感语音数据库多模态情感识别维度情感空间三维电磁发音仪电子声门仪

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高铁场景下意图驱动的网络智能运营研究

邮电设计技术 2024年第5期 8-13页

作者：王晓刚郭严伟柴景申王波赵娜贾海蓉中国联通山西分公司山西太原030006 中国联合网络通信集团有限公司北京100033 京信通信技术(广州)有限公司广东广州510663 太原理工大学山西太原030002

随着4G/5G网络的深入应用,高铁移动网络的用网体验成为人们持续关注的焦点。对高铁场景下意图驱动的网络智能运营进行了研究。充分利用大数据和AI技术等新质生产力技术,采用高铁车体移动指纹分析、切换序列判定等算法精准识别高铁用户,... 详细信息

随着4G/5G网络的深入应用,高铁移动网络的用网体验成为人们持续关注的焦点。对高铁场景下意图驱动的网络智能运营进行了研究。充分利用大数据和AI技术等新质生产力技术,采用高铁车体移动指纹分析、切换序列判定等算法精准识别高铁用户,采用时序覆盖特征分析、频繁项挖掘算法等技术准确识别高铁路网覆盖情况,并以此为基础构建出高铁质差用户和小区的“评估-定位-闭环处理-效果验证”端到端闭环处理流程。

关键词：大数据智能化自动化高铁感知高铁移动网络

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结合自适应软掩模和混合特征的语音增强

西安电子科技大学学报 2022年第2期49卷 108-115页

作者：张敏贾海蓉张刚敏王素英太原理工大学信息与计算机学院山西太原030024

针对采用梅尔域特征进行语音增强时存在有效特征丢失的问题,提出采用更符合人耳压缩感知的幂函数提取带噪语音的伽马通域特征,将其与梅尔域特征深度混合进行语音增强,用于改善梅尔域滤波器在高频处丢失有效特征的局限性。同时,为了捕获... 详细信息

针对采用梅尔域特征进行语音增强时存在有效特征丢失的问题,提出采用更符合人耳压缩感知的幂函数提取带噪语音的伽马通域特征,将其与梅尔域特征深度混合进行语音增强,用于改善梅尔域滤波器在高频处丢失有效特征的局限性。同时,为了捕获语音的瞬变信息和相邻帧语音信息间的联系,求取混合特征的差分导数,将其与初始特征融合得到混合特征。其次,由于传统的时频掩蔽无法根据信噪比的不同自动调节,从而影响了增强语音的可懂度。为使系统在提升语音质量的同时尽可能地减少语音失真,提出一种可以根据信噪比信息自适应调节的软掩模,其可以根据语音信噪比信息的不同进行自动调节,得到相应信噪比条件下的掩蔽值,并在其中融入可提升语音可懂度的相位差信息。最后,对不同噪声背景下的多条语音进行实验。实验结果表明,采用混合特征和自适应软掩模进行语音增强时,保持了语音频谱的完整性,可提升主观语音增强质量和短时客观可懂度,验证了所提算法的有效性。

关键词：语音增强神经网络信噪比混合特征软掩模

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双通道决策信息融合下的微表情识别

西安电子科技大学学报 2022年第4期49卷 127-133页

作者：戎如意薛珮芸白静贾海蓉谢娅利太原理工大学信息与计算机学院山西太原030024

微表情作为揭示潜在情绪的一个重要通道,是一种无意识的、不受大脑控制的非语言面部信息,能够反映人们最真实的心理感受和心理状态。但是,微表情存在动作幅度小且快速出现、不易被捕捉等特性,使得单一模态的微表情识别准确率难以提升。... 详细信息

微表情作为揭示潜在情绪的一个重要通道,是一种无意识的、不受大脑控制的非语言面部信息,能够反映人们最真实的心理感受和心理状态。但是,微表情存在动作幅度小且快速出现、不易被捕捉等特性,使得单一模态的微表情识别准确率难以提升。针对上述问题,提出一种微表情面部颜色特征提取算法,并将其提取的特征与微表情纹理特征进行决策融合,从而构成微表情双模态情感识别模型。该模型首先通过均匀动态纹理识别方法从经过预处理的微表情数据中提取相应的纹理特征;其次计算微表情两帧序列图片的每一个像素点之间的Lab色差,由此获得面部的颜色特征,并对其进行嵌入式特征选择以剔除冗余的特征;然后分别训练两种模态的分类器,并将两种模态训练得到的分类信息进行决策融合;最后得到微表情情绪分类结果。模型在微表情数据集CAMSEⅡ和SMIC上进行了实验。实验结果表明,微表情的纹理单模态和面部颜色单模态的平均识别准确率约为64.73%、51.64%和63.58%、50.48%,而决策融合后微表情情绪的识别结果约为68.11%和66.43%,高于融合前微表情的识别准确率,说明文中提出的微表情双模态情感识别模型明显提高了微表情的识别能力。

关键词：面部颜色特征纹理特征欧拉视频放大特征选择决策融合

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结合动态信用机制的PBFT算法优化方案

计算机工程 2023年第2期49卷 191-198页

作者：刘泽坤王峰贾海蓉太原理工大学信息与计算机学院太原030024

实用拜占庭容错(PBFT)共识算法被广泛应用于金融机构、电子货币行业、农产品溯源等领域,但存在灵活性较差、拜占庭节点处理方式不足、通信开销和网络时延较大等问题。提出基于动态机制与信用积分机制的实用拜占庭容错共识算法DT-PBFT。... 详细信息

实用拜占庭容错(PBFT)共识算法被广泛应用于金融机构、电子货币行业、农产品溯源等领域,但存在灵活性较差、拜占庭节点处理方式不足、通信开销和网络时延较大等问题。提出基于动态机制与信用积分机制的实用拜占庭容错共识算法DT-PBFT。引入动态加入或退出机制,使集群内的节点可以按需自由加入或退出,增加信用积分机制,通过分层机制将节点按可信任程度分为备用主节点层、中间层、警告层和清理层,采用惩罚机制降低节点连续作恶的可能性,以保证从备用主节点层中优先选择最优的主节点,大幅提高共识效率。同时,通过剔除网络清理层中的拜占庭节点,提高算法的运行效率。在此基础上,通过优化一致性协议对共识流程进行改进,减少一轮全网节点信息交互确认流程,从而降低通信开销。实验结果表明,当节点数为22时,相比DGPBFT、DDBFT和PBFT算法,DT-PBFT算法具有较优的灵活性,吞吐量和交易请求有效完成率分别为292 transaction/s和83.4%,CPU利用率为50%,相比PBFT算法,延迟降低了350 ms。

关键词：区块链动态加入机制拜占庭容错算法信用机制分层机制

融合生成对抗网络与时间卷积网络的普通话情感识别

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浙江大学学报:工学版 2023年第9期57卷 1865-1875页

作者：李海烽张雪英段淑斐贾海蓉 Huizhi Liang 太原理工大学电子信息与光学工程学院山西太原030024 纽卡斯尔大学计算机学院泰恩-威尔泰恩河畔纽卡斯尔NE17RU

为了探究声学与发音学转换对普通话情感识别的影响,提出融合声学与发音特征转换的情感识别系统.根据人体发音机制,录制普通话多模态音视频情感数据库.设计双向映射生成对抗网络(Bi-MGAN)来解决双模态间的特征转换问题,定义生成器损失函... 详细信息

为了探究声学与发音学转换对普通话情感识别的影响,提出融合声学与发音特征转换的情感识别系统.根据人体发音机制,录制普通话多模态音视频情感数据库.设计双向映射生成对抗网络(Bi-MGAN)来解决双模态间的特征转换问题,定义生成器损失函数和映射损失函数来优化网络.搭建基于特征-维度注意力机制的残差时间卷积网络(ResTCN-FDA),利用注意力机制自适应地为不同种类特征和不同维度通道赋予不同的权重.实验结果表明,Bi-MGAN在正向和反向映射任务中的转换精度均优于主流的转换网络算法;ResTCN-FDA在给定情感数据集上的评价指标远高于传统的情感识别算法;真实特征融合映射特征使得情感被正确识别的准确率显著提升,证明了映射对普通话情感识别的积极作用.

关键词：循环生成对抗网络情感识别声学与发音学转换时间卷积网络注意力机制

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结合人脸关键点与光流特征的微表情识别

激光杂志 2023年第5期44卷 72-77页

作者：王晔王峰贾海蓉黄凯太原理工大学信息与计算机学院太原030024

微表情能反映出人们试图隐藏的真实情感,光流法进行微表情识别时,存在易受光照变化影响而使特征提取不准确的缺陷。针对上述问题提出一种结合人脸关键点与光流特征的微表情识别方法,该方法通过引入人脸关键点分支以忽略光照的影响,弥补... 详细信息

微表情能反映出人们试图隐藏的真实情感,光流法进行微表情识别时,存在易受光照变化影响而使特征提取不准确的缺陷。针对上述问题提出一种结合人脸关键点与光流特征的微表情识别方法,该方法通过引入人脸关键点分支以忽略光照的影响,弥补光流法的不足,重点关注人脸关键位置的变化,最终建立一个人脸关键点和光流的双输入网络模型。该模型在CASME II和SAMM数据集上使用留一法交叉验证进行了实验,在CASME II上四分类准确率和F1值分别为69.19%和66.24%,相比基准微表情识别方法本方法准确率和F1值分别提升了6.05%和5.44%;在SAMM数据集上也优于现有方法,说明该方法与其他主流算法相比具有更好的识别性能。

关键词：微表情识别人脸关键点光流法双输入网络

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改进相位谱补偿的语音增强算法

西安电子科技大学学报 2017年第3期44卷 83-88页

作者：王栋贾海蓉太原理工大学信息工程学院山西太原030600

针对传统的相位谱补偿方法在低信噪比情况下增强效果不佳的问题,提出了一种改进相位谱补偿的语音增强算法.首先,该算法通过计算每帧语音输入信噪比的相位补偿函数对语音频谱进行补偿;其次,通过新的基于语音存在概率算法估计噪声功率谱密... 详细信息

针对传统的相位谱补偿方法在低信噪比情况下增强效果不佳的问题,提出了一种改进相位谱补偿的语音增强算法.首先,该算法通过计算每帧语音输入信噪比的相位补偿函数对语音频谱进行补偿;其次,通过新的基于语音存在概率算法估计噪声功率谱密度;最后,把新的相位谱和估计的噪声应用在维纳滤波中.仿真实验表明,文中提出的改进算法能够有效地提高语音系统的去除噪声能力,在低信噪比情况下语音增强效果尤为显著.

关键词：相位谱补偿语音存在概率噪声功率谱维纳滤波语音增强