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基于计算机视觉的冬虫夏草图像细粒度品质鉴定研究

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信息技术与信息化 2024年第3期 17-20页

作者：祁晋东周艳霞边巴旺堆西藏大学信息科学技术学院西藏拉萨850000

针对人工鉴定冬虫夏草品质效率低下的问题,基于视觉深度学习技术提出了一种新型的冬虫夏草细粒度视觉分类网络,旨在辅助人工高效辨别三类不同品质的虫草。所提出的网络采用了特征融合技术和注意力引导的图像增强策略。前者能够有效生成... 详细信息

针对人工鉴定冬虫夏草品质效率低下的问题,基于视觉深度学习技术提出了一种新型的冬虫夏草细粒度视觉分类网络,旨在辅助人工高效辨别三类不同品质的虫草。所提出的网络采用了特征融合技术和注意力引导的图像增强策略。前者能够有效生成更具判别力的多尺度特征,后者通过将注意力图像裁剪增强模块和注意力图像融合增强模块相结合的方式,实现对图像的精准增强,有效提升了模型的泛化性能和鲁棒性。实验结果表明,设计的网络在CUB-200-2011细粒度图像分类数据集展现了优越的竞争力,同时在CSCS-3冬虫夏草图像细粒度品质数据集上取得了高达96.8%的分类准确率。

关键词：冬虫夏草细粒度视觉分类特征融合注意力引导图像增强策略

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基于端到端深度学习的藏语语音识别研究

现代计算机 2023年第17期29卷 25-30页

作者：高耀荣边巴旺堆西藏大学信息科学技术学院拉萨850000

针对如今藏语语音识别前期准备门槛高、相关研究少等问题,探究了端到端网络在藏语语音识别上的应用,提出以联合基于链接时序分类(CTC)和注意力机制(Attention)为解码器,结合了自动对齐和获取注意力权重的优点,使用Transformer作为编码器... 详细信息

针对如今藏语语音识别前期准备门槛高、相关研究少等问题,探究了端到端网络在藏语语音识别上的应用,提出以联合基于链接时序分类(CTC)和注意力机制(Attention)为解码器,结合了自动对齐和获取注意力权重的优点,使用Transformer作为编码器,从而构建Transformer⁃CTC/Attention模型。模型先通过Transformer提取语音全局特征,选择藏字为建模单元,然后通过CTC/Attention对语音特征进行联合解码,并输出文本序列。在30小时的卫藏语音数据集以不同联合参数作实验,取得25.75%的词识错率,对比文献的WaveNet⁃CTC提升了14.14%。

关键词：藏语语音识别端到端 CTC/Attention Transformer

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藏语语音识别研究进展综述

高原科学研究 2022年第4期6卷 76-84页

作者：边巴旺堆王希王君堡西藏大学信息科学技术学院西藏拉萨850000 信息技术国家级实验教学示范中心西藏拉萨850000

语音识别研究内容主要包括孤立词识别、连续语音识别、语音情感识别以及语音数据库构建等。文章首先从识别模型、识别率、评价指标等方面对藏语孤立词和连续语音识别研究进行了文献回顾与评述,并对近几年才开始开展的藏语语音情感识别... 详细信息

语音识别研究内容主要包括孤立词识别、连续语音识别、语音情感识别以及语音数据库构建等。文章首先从识别模型、识别率、评价指标等方面对藏语孤立词和连续语音识别研究进行了文献回顾与评述,并对近几年才开始开展的藏语语音情感识别研究现状进行了分析;然后从研究者自用和开放使用两种情况来介绍藏语语音数据库的构建、使用情况;最后分析了目前藏语语音识别研究的主要难点,并对可能的发展方向进行了展望。

关键词：藏语语音数据库语音识别语音情感识别

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基于CNN+LSTM的藏语语音去噪算法

电声技术 2022年第6期46卷 47-53页

作者：王君堡王希边巴旺堆西藏大学信息科学技术学院西藏拉萨850000 西藏大学信息技术国家级实验教学示范中心西藏拉萨850000

本文主要研究藏语语音去噪算法,提出一种基于频谱映射的卷积长短期记忆藏语语音去噪算法。该算法由数据准备模块、特征提取模块、网络模块以及音频还原模块4个模块组成,以纯净的拉萨语语音和加了噪声库NOISE-92六种单一噪声的带噪语音... 详细信息

本文主要研究藏语语音去噪算法,提出一种基于频谱映射的卷积长短期记忆藏语语音去噪算法。该算法由数据准备模块、特征提取模块、网络模块以及音频还原模块4个模块组成,以纯净的拉萨语语音和加了噪声库NOISE-92六种单一噪声的带噪语音作为数据集,提取带噪语音和纯净语音的对数功率谱特征作为输入对网络进行训练,网络的效果通过可感知语音质量和短时客观可懂度两个指标进行评价。实验结果表明,该算法在非平稳噪声上的去噪效果优于平稳噪声,且信噪比越大其去噪效果越好;在低信噪比下,该算法在非平稳噪声上的表现优于谱减法和最小均方误差法。

关键词：藏语去噪对数功率谱卷积长短期记忆网络

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基于双向GRU模型的藏语语音情感识别

信息技术与信息化 2023年第10期 209-213页

作者：蔡优新边巴旺堆西藏大学信息科学技术学院西藏拉萨850000

语音情感识别(speech emotion recognition,SER)是人机交互的重要组成部分,具有着非常广泛的研究和应用价值,可是在藏语语音情感识别领域的研究成果却不多。为了研究藏语SER领域,在构建了一个有着六千条拉萨话方言的藏语情感语音数据库T... 详细信息

语音情感识别(speech emotion recognition,SER)是人机交互的重要组成部分,具有着非常广泛的研究和应用价值,可是在藏语语音情感识别领域的研究成果却不多。为了研究藏语SER领域,在构建了一个有着六千条拉萨话方言的藏语情感语音数据库TSED基础上,提出一种以MFCC特征和谱对比度特征相结合的双向GRU情感识别模型,通过对比不同实验的识别效果,用于判断模型的可行性。最后的实验结果表明,所提出的模型在藏语语音情感识别中可以达到87.22%的识别效果。

关键词：藏语语音情感识别门控循环单元 Mel频谱图梅尔倒频谱系数多特征融合

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基于卷积神经网络的藏语语音情感识别

信息技术与信息化 2022年第11期 202-206页

作者：王希王君堡边巴旺堆西藏大学信息科学技术学院西藏拉萨850000 西藏大学信息技术学院国家级实验教学示范中心西藏拉萨850000

语音情感识别(speech emotion recognition,SER)是人机交互中的热点研究技术,但基于藏语的SER研究少有学者涉足。在构建了一个五千条藏语拉萨方言的语音情感语料库TSEC5000的基础上,将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)... 详细信息

语音情感识别(speech emotion recognition,SER)是人机交互中的热点研究技术,但基于藏语的SER研究少有学者涉足。在构建了一个五千条藏语拉萨方言的语音情感语料库TSEC5000的基础上,将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)用于实现藏语语音情感的识别,并通过改变CNN的层数来改进说话人相关、说话人无关的SER性能。实验结果表明,对于藏语说话人相关的SER在4层卷积网络上获得89%的识别率,基于TSEC5000说话人无关SER在5层网络上获得最好的识别率为76%。

关键词：藏语语音情感识别语音情感语料库卷积神经网络

论敦煌古藏文文献中史传文献和其古语法及文字书写之特征

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论敦煌古藏文文献中史传文献和其古语法及文字书写之特征

作者：边巴旺堆西藏大学

学位级别：硕士

敦煌古藏文是研究吐蕃历史的重要史学载体和珍贵的古藏文文献宝库。尤其是其中吐蕃历代赞普传记写本是藏族史传文献的经典作品,开创了藏族史学作品中的历史传记文献体裁。所谓历史传记文献体裁是以历史与文学相结合的写作方法,通过运用... 详细信息

敦煌古藏文是研究吐蕃历史的重要史学载体和珍贵的古藏文文献宝库。尤其是其中吐蕃历代赞普传记写本是藏族史传文献的经典作品,开创了藏族史学作品中的历史传记文献体裁。所谓历史传记文献体裁是以历史与文学相结合的写作方法,通过运用文学手段记述历史事件和历史人物,重在描写历史人物形象,以表达一定的历史观的历史著作。本论文以敦煌古藏文文献中九个赞普的传记写本为研究对象,在前辈研究敦煌古藏文写本成果的基础上对藏族古代历史文献中的史传文献作了一番探讨,进而对古代藏族史传文献的定义和范围,何为敦煌古藏文文献中的史传文献写本等作了初步界定,提出了笔者的观点。论文具体分为三章。第一章分为三节,依次探讨了古藏文文献的认识及范畴,古代藏族史籍中史传文献及敦煌古藏文文献中的史传文献写本的定义及范围;第二章以九节来分别对敦煌古藏文文献中聂赤赞普至赤松德赞九个赞普的具有鲜明史传文献特点的传记作了进一步的释读;第三章以三节分别探讨了了敦煌古藏文文献中史传文献写本的书写特征和语法特征以及写作特点。这一章中从多视角阐述了对敦煌古藏文文献中赞普传记的写作所采取史传文献的写作方法,尤其是论述了赞普史传文献写本中的鲜明用词特点,即汉族史学中所言“春秋笔法”。本论文写作的初衷在于还未曾深入涉及的藏族古代史传文献这一课题作一些探讨,提出笔者在三年攻读硕士研究生课程期间所获得的一些学习和研究心得,这既成为写作本研究生论文的基调,也奢望为藏族古代史和古文献研究作出一份贡献。

关键词：敦煌赞普史传文献古语法特征

基于ISO/IEC10646藏文编码字符集标准的藏文排序算法设计与实现

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基于ISO/IEC10646藏文编码字符集标准的藏文排序算法设计与实现

作者：边巴旺堆西藏大学

学位级别：硕士

藏文排序问题是藏文信息化的重要组成部分之一,也是藏文信息化程度的重要的标志之一,它不仅能够体现藏文信息化的步伐,而且更重要的是它能为人们在日常的文件检索、信息检索和文本排序等各方面提供前所未有的技术支撑。本文从藏文文字... 详细信息

藏文排序问题是藏文信息化的重要组成部分之一,也是藏文信息化程度的重要的标志之一,它不仅能够体现藏文信息化的步伐,而且更重要的是它能为人们在日常的文件检索、信息检索和文本排序等各方面提供前所未有的技术支撑。本文从藏文文字特点出发,通过分析藏文文法规则和各大藏文辞典的基本排序规则,设计了藏文排序算法。该算法主要通过四大模块,即识别基字算法、优先级算法、排序用数字编码串获取算法和快速排序算法等四个模块来实现藏文排序问题。在设计优先级算法过程中,考虑到藏文的复杂性和藏文排序的需要,又将优先级算法分为结构优先级、构件优先级和字符优先级三个模块。由于藏文基本辅音字符具有序性,根据藏文排序的基本原则,创造性地提出了识别基字算法和三种优先级算法。通过识别基字算法能够从藏文各音节中正确提取基字,实现该音节放在分组排序的相应组中,然后由结构优先级解决各音节中基字相同但结构不同的词语的排序问题;构件优先级算法把结构相同但构件不同的各音节进行排序;字符优先级算法把结构和构件相同但构件元素不同的词语进行排序。因此,不仅解决了藏文排序的根本问题,降低了排序算法的时间复杂度和空间复杂度,而且更使算法具有了较强的生命力。由于本算法着重考虑其通用性,且考虑到藏文各种短语的音节数量长短不一,同时每一个音节中包含的构件元素产生的比较用数字编码串的位数多达28位,在多个音节时其数字编码串的位数成倍增长,因此在算法设计过程中限定了音节的最大长度。随着音节数目的增加,数字编码串在存储时出现了新的难题,这是因为32位计算机不能直接处理超出32位的数字序列,而本算法的序列长度大大超出该范围。因此,在实现算法时,将原本数字格式的编码串转换为文本格式,使得上述难题迎刃而解。

关键词：藏文排序基字结构优先级构件优先级字符优先级算法

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热振寺藏《觉仲师徒》唐卡考辩

西藏大学学报（藏文版） 2023年第2期 168-182,196页

作者：孜强·边巴旺堆那尕才让不详