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基于混合密度网络的苗语语音合成方法

软件导刊 2024年第4期23卷 31-37页

作者：蔡姗郭胜王林贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵州省模式识别与智能系统重点实验室贵州贵阳550025

苗语语音合成研究对民族文化的传承、保护和发展具有重要意义。针对苗语存在文字缺失、电子资源匮乏及数据难以获取导致其语音合成研究滞后的问题,提出一种基于混合密度网络的苗语语音合成方法。该方法根据持续时间来学习文本与语音间... 详细信息

苗语语音合成研究对民族文化的传承、保护和发展具有重要意义。针对苗语存在文字缺失、电子资源匮乏及数据难以获取导致其语音合成研究滞后的问题,提出一种基于混合密度网络的苗语语音合成方法。该方法根据持续时间来学习文本与语音间的对齐,解决了根据注意力机制学习对齐时容易出现的漏词、重复等问题。利用混合密度网络提取文本真实的持续时间,并与持续时间预测器联合训练,不需要额外的外部对齐器或自回归模型来指导模型进行对齐学习,简化了模型训练过程。以自建苗语语音合成语料库Hmong_data为基准数据,与先进方法进行对比实验。实验结果显示,该方法的平均意见得分为3.89,较Tacotron2方法提升了0.41,且产生的对齐图更清晰、平滑,合成的语音是可理解和正确的。

关键词：苗语语音合成混合密度网络语料库

粗颗粒-壁面碰撞试验分析及随机反弹模型构建

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海洋工程 2024年第4期42卷 96-109页

作者：王华昆刘方舟高婧余杨李彦豪厦门大学建筑与土木工程学院福建厦门361005 厦门大学福建省滨海土木工程数字仿真重点实验室福建厦门361005 天津大学水利工程智能建设与运维全国重点实验室天津300072

为了揭示深海采矿水力输送过程中不规则粗颗粒与壁面碰撞的特征,建立了相应的随机反弹概率模型,为粗颗粒与壁面相互作用的数值分析提供了基础模型。采用粗颗粒自由落体试验和图像识别技术,对不同入射速度和入射角度下粗颗粒的随机反弹... 详细信息

为了揭示深海采矿水力输送过程中不规则粗颗粒与壁面碰撞的特征,建立了相应的随机反弹概率模型,为粗颗粒与壁面相互作用的数值分析提供了基础模型。采用粗颗粒自由落体试验和图像识别技术,对不同入射速度和入射角度下粗颗粒的随机反弹过程进行了试验研究。通过自定义MATLAB程序实现了粒子运动参数的自动提取与分析。基于概率统计分析和非线性回归方法,建立了不同入射速度和入射角度下粗颗粒随机反弹的解析预测模型。最后进行数值模拟,获得特定撞击条件下颗粒的随机反弹信息,并将文中模型预测与现有研究中模型给出的预测进行了比较。研究表明:正态分布和广义极值分布均可较好地描述粗颗粒随机反弹运动特征;粗颗粒在低入射角碰撞下除反弹模式外还有滑移-偏转的模式,随入射角的增加,随机反弹角的均值先略有下降,然后逐渐增加,而反弹角的离散度随入射角增加呈指数增加;对于速度恢复系数,随着入射角的增加,能量耗散增加,速度恢复系数减小,恢复系数的离散度略有增加;随着入射角的增加,角速度变化的均值遵循半正弦波函数,当入射角为45°时旋转最显著,旋转角速度的标准差先增大后减小。此外,数值重构时,应使用截断值以避免不合理的样本数据。

关键词：粗颗粒随机反弹图像识别概率模型深海采矿

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基于上下文聚合残差的双阶段壁画图像修复

内蒙古大学学报（自然科学版） 2024年第4期55卷 430-439页

作者：冉娅琴张乾贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵阳550025 贵州省模式识别与智能系统重点实验室贵阳550025

壁画图像修复是指对壁画图像中损坏或缺失的区域进行修复,以恢复图像的视觉外观。针对现有的图像修复方法对壁画图像的修复纹理效果不清晰、模糊及特征信息提取不足的问题,本文提出了一个基于两阶段的上下文聚合残差对抗网络壁画图像修... 详细信息

壁画图像修复是指对壁画图像中损坏或缺失的区域进行修复,以恢复图像的视觉外观。针对现有的图像修复方法对壁画图像的修复纹理效果不清晰、模糊及特征信息提取不足的问题,本文提出了一个基于两阶段的上下文聚合残差对抗网络壁画图像修复模型。该模型由结构重建网络和颜色校正网络组成串行网络,并通过上下文聚合残差模块提取图像修复的全局和局部特征信息。结构重建网络中,利用线条图和自注意力模块保持结构稳定性和全局性。颜色校正网络中,利用压缩-激发通道注意力模块提高图像通道间传递信息的权重影响,从而减少颜色偏差。将本文提出的方法在壁画图像数据集上进行实验,实验表明本文方法在定性和定量分析上均优于所对比的方法。

关键词：深度学习壁画图像修复上下文聚合残差全局和局部特征

一种用于人脸图像修复的TPDCU-Net算法

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湖北民族大学学报（自然科学版） 2024年第1期42卷 105-110,150页

作者：徐开丽张乾何剑贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵阳550025 贵州省模式识别与智能系统重点实验室贵阳550025

针对目前的算法在细节处理、纹理清晰度以及语义特征连贯性方面存在的问题,提出一种用于人脸图像修复的基于Transformer的U型网络组合部分卷积和空洞卷积模块(Transformer partial convolution and dilated convolution U-shaped networ... 详细信息

针对目前的算法在细节处理、纹理清晰度以及语义特征连贯性方面存在的问题,提出一种用于人脸图像修复的基于Transformer的U型网络组合部分卷积和空洞卷积模块(Transformer partial convolution and dilated convolution U-shaped network,TPDCU-Net)算法。TPDCU-Net算法将注意力机制中的标准卷积替换为部分卷积,以保留更多可靠信息并降低计算量;同时,在下采样过程中为了减少重要信息的丢失,引入了空洞卷积模块,以改善修复效果。通过在高清人脸(celebfaces attributes high quality,CelebA-HQ)数据集上进行实验,使用峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、结构相似性指数(structural similarity index measure,SSIM)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)指标与现有的图像修复算法进行比较,结果表明当掩码比例最大时TPDCU-Net算法各指标值分别为23.0493 dB、0.7786、0.0368。该研究证实所提改进算法在人脸图像修复任务中取得了较好的效果。

关键词：图像修复部分卷积 Transformer 空洞卷积注意力机制 U-Net 人脸图像

基于RDE-GAN算法的多阶段壁画图像修复

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湖北民族大学学报（自然科学版） 2024年第2期42卷 219-225页

作者：冉娅琴张乾贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵阳550025 贵州省模式识别与智能系统重点实验室贵阳550025

针对现存的壁画图像修复方法仍存在纹理细节缺失及图像输入像素尺寸不合适的问题,提出了一种多阶段密集残差和高效注意力机制的壁画图像修复(multi stage mural image restoration based on residual dense efficient-generative advers... 详细信息

针对现存的壁画图像修复方法仍存在纹理细节缺失及图像输入像素尺寸不合适的问题,提出了一种多阶段密集残差和高效注意力机制的壁画图像修复(multi stage mural image restoration based on residual dense efficient-generative adversarial networks,RDE-GAN)算法。整个网络采用编码器-解码器架构,使网络具有足够大的感受野,便于充分利用图像的特征信息。首先,利用全局感知网络得到粗略的初始结果;其次,引入较小感受野的密集残差局部过渡网络;最后,利用高效细化网络增强图像的结构信息及图像语义的连贯性。将该算法分别与其他相关算法在定性定量分析上进行比较,结果表明,在[50%,60%)掩码比例中,RDE-GAN算法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)为32.5655 dB、结构相似性指数(structural similarity index measure,SSIM)为0.9690、学习感知图像块相似度(learned perceptual image patch similarity,LPIPS)为0.0141、生成图像与真实图像越相似指标(Fréchet inception distance,FID)为11.3027,且在其他5种掩码比例中RDE-GAN算法均优于对比算法。该研究成果能用于壁画等文化遗产的保护。

关键词：深度学习壁画图像编码器-解码器局部密集残差模块图像修复

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无人机移动自主回收着陆原理及控制方法

机械工程学报 2024年第3期60卷 34-46页

作者：汪首坤许永康陈志华司金戈李斌王军政北京理工大学伺服运动系统驱动与控制工信部重点实验室北京100081 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室南昌330063

针对无人机回收存在着陆点相对固定、被动回收、灵活性及环境适应性较差等问题,提出了一种无人机全自主的地面移动回收原理,主要包括目标定位、动态轨迹跟踪和的主动柔顺承接,实现野外复杂环境下自主化的无人机动态移动回收。首先,针对... 详细信息

针对无人机回收存在着陆点相对固定、被动回收、灵活性及环境适应性较差等问题,提出了一种无人机全自主的地面移动回收原理,主要包括目标定位、动态轨迹跟踪和的主动柔顺承接,实现野外复杂环境下自主化的无人机动态移动回收。首先,针对难以精确获取无人机动态位置的问题,提出了多传感器信息融合定位和伺服转台聚焦跟踪的目标定位方法;其次,为完成对无人机的快速高精度跟踪,提出了基于无人车和Stewart平台的双级跟踪控制策略;最后,为了解决无人机着陆过程冲击大、重心失稳等问题,设计了基于模型预测的平稳性控制算法和基于自适应变阻抗的柔顺控制算法,在实时调整承接面位姿的同时做到了主动柔顺承接。搭建了由目标定位系统、无人车和Stewart平台组成的原理样机,验证了本原理的可行性及控制算法的有效性,该方案和技术已成功运用于某型号固定翼无人机自主回收。

关键词：无人机移动自主回收目标定位动态轨迹跟踪柔顺承接

结合注意力机制和编码器—解码器架构的化学结构识别方法

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中国图象图形学报 2024年第7期29卷 1960-1969页

作者：曾水玲李昭贤张嘉雄丁龙飞赵才荣吉首大学通信与电子工程学院吉首416000 南京理工大学江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室南京210094 同济大学电子与信息工程学院上海201804

目的化学结构识别是化学和计算机视觉领域的一个重要问题,传统光学化学结构识别技术在复杂化学结构识别任务中易发生信息丢失或误识别的现象,同时又因为化学物质的结构多样性常导致其无法解析,识别效果不佳。而基于深度学习的模型通常... 详细信息

目的化学结构识别是化学和计算机视觉领域的一个重要问题,传统光学化学结构识别技术在复杂化学结构识别任务中易发生信息丢失或误识别的现象,同时又因为化学物质的结构多样性常导致其无法解析,识别效果不佳。而基于深度学习的模型通常具有网络结构复杂度高、上下文信息易丢失和识别率低的问题。为此,提出一种结合注意力机制和编码器—解码器架构的化学结构识别方法。方法首先,使用改进的ResNet50(residual network)作为特征提取器抓取表征信息;其次,使用BLSTM(bi-directional long-short term memory)作为行编码器为ResNet50提取的表征信息加强空间信息;最后,使用去填充模块和基于覆盖注意力机制的LSTM(long short-term memory)网络作为模型解码器,对化学结构图像进行解码,将编码结果解码为SMILES(simplified molecular input line entry system)序列。结果在Indigo、ChemDraw、CLEF(Conference and Labs of the Evaluation Forum)、JPO(Japanese Patent Office)、UOB(University of Birmingham)、USPTO(United States Patent and Trademark Office)、Staker、ACS(American Chemistry Society)、CASIA-CSDB(Institute of Automation of Chinese Academy of Sciences—Chemical Structure Database)和Mini CASIA-CSDB数据集上,所提方法识别准确率分别为71.1%、70.21%、45.8%、30.3%、53.02%、58.21%、43.39%、46.3%、84.42%和85.78%,高于SwimOCSR、Image2Mol和ChemPix模型得分。结论与其他模型相比,本文方法通过少量训练集能够获得较高的识别准确率。

关键词：化学结构识别编码器—解码器注意力机制残差网络 SMILES(simplified molecular input line entry system)

互补空间信息和隶属度修正的直觉模糊聚类苗族服饰图案分割

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现代纺织技术 2024年第10期32卷 114-124页

作者：彭家磊黄成泉陈阳覃小素雷欢郑兰周丽华贵州民族大学贵州省模式识别与智能系统重点实验室贵阳550025 贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵阳550025 贵州民族大学工程技术人才实践训练中心贵阳550025

苗族服饰图案分割对推动苗族服饰文化的数字化保护和传承具有重要意义。针对直觉模糊聚类算法鲁棒性差、对噪声敏感的问题,提出一种基于互补空间信息和隶属度修正的直觉模糊聚类苗族服饰图案分割算法。首先,该算法使用互补空间信息的加... 详细信息

苗族服饰图案分割对推动苗族服饰文化的数字化保护和传承具有重要意义。针对直觉模糊聚类算法鲁棒性差、对噪声敏感的问题,提出一种基于互补空间信息和隶属度修正的直觉模糊聚类苗族服饰图案分割算法。首先,该算法使用互补空间信息的加权平方欧式距离代替传统欧氏距离,用于提高算法的抗噪性能;其次,采用隶属度连接机制,减少算法的迭代次数,从而提升算法的运行速率;最后,利用图像的局部像素特征和空间关系,对邻域内的像素点赋予不同的权重来修正隶属度函数,以实现更为准确的分割。当混合噪声的密度为10%时,所提算法在合成图像数据集上的分割精度达到99.72%,在苗族服饰图案数据集上的划分系数和划分熵为97.23%和4.61%。结果表明,与相关算法相比,所提算法的分割精度更高、细节保留能力更强。

关键词：直觉模糊聚类苗族服饰分割噪声互补空间信息

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任务协作表示增强的要素及关系联合抽取模型

电子学报 2024年第6期52卷 1955-1962页

作者：刘小明王杭杨关刘杰曹梦远中原工学院计算机学院河南郑州450007 郑州市文本处理与图像理解重点实验室河南郑州450007 北方工业大学信息学院北京100144 国家语委中国语言智能研究中心北京100089

对文本中诸如实体与关系、事件及其论元等要素及其特定关系的联合抽取是自然语言处理的一项关键任务.现有研究大多采用统一编码或参数共享的方式隐性处理任务间的交互,缺乏对任务之间特定关系的显式建模,从而限制模型充分利用任务间的... 详细信息

对文本中诸如实体与关系、事件及其论元等要素及其特定关系的联合抽取是自然语言处理的一项关键任务.现有研究大多采用统一编码或参数共享的方式隐性处理任务间的交互,缺乏对任务之间特定关系的显式建模,从而限制模型充分利用任务间的关联信息并影响任务间的有效协同.为此,提出了一种基于任务协作表示增强的要素及关系联合抽取模型(Task-Collaboration Representation Enhanced model for joint extraction of elements and relationships,TCRE).该模型旨在从多个阶段处理任务间的特定关系,帮助子任务进行更细致的调节和优化,促进整体性能的提升.在三个关系抽取和一个事件抽取数据集上进行实验,TCRE在实体识别和关系提取任务上平均性能分别提高0.57%和0.77%,在触发词识别和论元角色分类任务上分别提高0.7%和1.4%.此外,TCRE还显示出在缓解“跷跷板现象”方面的作用.

关键词：关系表示联合抽取任务协作多任务学习跷跷板现象