李平安
- 作品数：19 被引量：8H指数：2
- 供职机构：南京邮电大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省“青蓝工程”基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 毕业设计中培育学生机器学习知识和创新能力
- 2021年
- 为应对"双一流"背景下培养拔尖创新人才的需求,积极落实《江苏教育信息化2.0行动计划》,以南京邮电大学电子信息类专业学生为例,依据笔者实践经验首先总结了目前毕业设计存在的问题,然后探索了依托毕业设计培育大学生机器学习知识和创新能力新模式.本文主要从提倡以学习者为中心,开发多视角解决问题的课题,进行差异性选题,加强线上指导和团队建设,适当考核学生创新能力等方面进行了探讨.
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- 基于深度特征与声学特征寻优融合的语音情感识别方法
- 本发明公开了一种基于深度特征与声学特征寻优融合的语音情感识别方法，提出采用遗传算法对深度瓶颈特征和声学特征进行寻优融合的方法来实现高鲁棒性语音情感识别的方法，克服了现有语音情感识别方法的不足。该方法与传统基于单一深度特征...
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- 基于双层字典学习的单通道语音增强方法被引量：1
- 2020年
- 为了提升复杂噪声环境下语音增强效果,该文提出了一种基于双层字典学习的单通道语音增强方法。在训练阶段首先采用干净语音和噪声训练初始化特征子字典,然后基于区分性约束和抗混淆约束的优化函数训练双层联合字典,第一层字典表达语音信号和噪声的可区分分量,而第二层字典表达语音信号和噪声的易混淆成分。在测试阶段含噪语音在双层联合字典上投影得到稀疏系数矩阵,然后重构得到增强后的语音。该方法利用目标优化函数的约束性减少"交叉投影"现象的发生,降低了信号在联合字典的混淆,从而进一步提升了语音增强的效果。实验结果表明,从语谱图、全局信噪比(SNR)、主观语音质量评估(PESQ)和对数频谱距离(LSD)四个方面评价,相比于基于稀疏约束非负矩阵分解和改进的维纳滤波的语音增强方法,该方法具有更好的性能,能够更有效地去除噪声。
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- 关键词：语音增强
- 基于双支路卷积神经网络融合模型的盲语音分离方法
- 本发明公开了基于双支路卷积神经网络融合模型的盲语音分离方法，包括获取盲语音信号和盲语音信号幅度谱，所述盲语音信号为双混合语音信号；预处理获取的盲语音信号，并根据双支路卷积神经网络融合模型提取盲语音信号的深度融合特征；根据...
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- 无线传感器网络（WSN）中节能技术研究
- 本文以传感器网络中的节能技术为主线，在介绍了WSN的特点、应用和近年来研究进展等问题之后，对2002年后提出的18种节能MAC协议进行了总结，按照组织性这种较新的分类方法对协议进行分类，并分析了有代表性协议的特点。文章研...
- 李平安
- 关键词：无线传感器网络传输网络节能多跳通信网络寿命
- 文献传递
- 一种基于两阶段瓶颈层特征选择和多分类器联合判决算法的语音情感识别方法
- 本发明揭示了一种基于两阶段瓶颈层特征选择和多分类器联合判决算法的语音情感识别方法，包括如下步骤：S1、提取傅里叶系数特征并输入深度神经网络，训练深度神经网络以提取瓶颈特征，得到深层瓶颈层特征及浅层瓶颈层特征；S2、对深层...
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- 文献传递
- 基于多任务协同注意门控网络的含噪语音情感识别方法
- 本发明提供了一种基于多任务协同注意门控网络的含噪语音情感识别方法，通过将语音情感分类主任务与语音增强次任务相结合的多任务协同注意门控网络，提高了特征的鲁棒性，在噪声环境下获得了优异的情绪识别性能；针对语音情感分类主任务，...
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- 基于卷积神经网络和联合优化的单通道语音分离方法
- 本发明公开了一种基于卷积神经网络和联合优化的单通道语音分离方法，属于语音分离技术领域，包括对语音信号进行预处理，提取单个信号和混合语音信号的幅度谱特征，并计算多通道特征和目标信号的理想浮值掩蔽；将多通道特征输入卷积神经网...
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- 无线传感器网络中节能MAC协议的研究被引量：2
- 2006年
- 本文对最近提出的18种MAC协议进行了总结并按照3种方法进行分类,按照其中组织性分类方法对有代表性的协议进行分析。我们的结论是,在节能和性能方面,这些协议各有优缺点,没有哪种能同时达到最优。
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- 关键词：无线传感器网络MAC协议节能
- 一种基于门控多级特征编码网络的多模态情感识别方法
- 本发明公开了一种基于门控多级特征编码网络的多模态情感识别方法，首先，对原始输入的语音和文本模态分别进行浅层特征提取；然后，针对不同模态构建深度编码网络，获取与情感相关的深层特征。为了更好的探索语音的空间信息，引入分支网络...
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