基于WDGAN-div的语音增强方法

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针对在低信噪比环境下传统语音增强方法适应性差和增强效果不理想的问题,提出一种基于Wasserstein散度的深度生成对抗网络的语音增强方法.该方法以5个生成器和1个判别器为基础组成深度生成对抗网络,利用5个生成器进行5次增强处理,有效提高对抗网络在低信噪比条件下的增强效果,使用Wasserstein散度优化网络训练,改善传统GAN网络训练过程中存在的训练不稳定等问题,提高深度生成对抗网络训练的稳定性.在低信噪比环境下该方法相比于传统语音增强方法噪声适应性和增强效果都有明显提升.实验结果表明,与原始带噪语音相比,增强语音的分段信噪比平均提高6.1 dB,语音质量感知评估测度和短时客观可懂度分别平均提升28.9%和10.6%.
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针对现有的电网微气象测量方法的缺陷,利用风速和风压间的关系,提出一种基于MEMS的新型微气象测量方法,并通过实验验证其可行性.实验结果表明,当风速低于6 m/s时,误差大于2 m/s,在风速大于6 m/s(和风)条件下,本设计的准确度较高,且误差不超过2 m/s,可满足在较强风条件下使用的需求.并对风速取样器的结构进行了研究,研究表明,风速取样器的结构对于采集的风速数据的精确性有很大的影响,通过实验对风速取样器的结构经行了研究,实验结果表明,采用孔径与壁厚为3 mm×5 mm,长度为30 cm的硅胶采集管
在使用单频脉振电压注入法对PMSM转子位置估算过程中,采用滤波器法和直接计算法消除直流分量时由于直流分量去除不彻底,导致转子位置估算精度降低、估算结果易受电感参数影响.提出使用同步调制技术去除直流分量的方法.该方法选择向静止坐标系注入旋转电压矢量,并使用带通滤波器对高频响应电流进行提取,然后使用同步调制技术提取出4个包含转子位置信息的响应电流,通过响应电流的差实现直流分量的对消,最后使用两相型锁相环得到最终的转子位置估算值.仿真结果表明,相比较于滤波器法和直接计算法,所提方法在电机启动时转子位置估算最大误
滚动轴承是旋转机械的重要部件之一,针对滚动轴承故障诊断问题,提出了一种多尺度排列熵(MPE)与粒子群优化(PSO)的支持向量机(SVM)相结合的算法.利用MPE方法得到轴承故障信号的故障特征,并将其作为特征向量输入PSO-SVM模型中,使用凯斯西储大学轴承故障数据进行验证,发现该方法可以有效进行滚动轴承的故障识别.同时将该方法与多尺度排列熵结合传统的SVM方法以及使用网格搜索优化的SVM方法所得故障分类结果进行比较,发现该方法在滚动轴承故障诊断的时效性以及准确率方面具有一定的优越性.
为了实现对咖啡产地的快速溯源检测,提出了一种基于电子舌与生成对抗网络(GAN)-卷积降噪自编码器(CDAE)-极限学习机(ELM)组合模型相结合的检测方法.针对电子舌检测原始数据样本数量不足而导致深度学习模型准确率低、泛化能力差等问题,采用生成对抗网络(GAN)扩充训练样本数据规模,提高系统的鲁棒性;针对电子舌输出信号复杂、维度大、噪声多的特点,采用卷积降噪自编码器(CDAE)在低维特征空间对电子舌信号进行特征提取,提高关键特征的表达能力;最后,采用极限学习机(ELM)对提取的特征信息进行分类鉴别,构建咖
心电图(ECG)检测是心脏疾病最常用的诊断方法.但是在心电信号采集过程中往往会受到噪声干扰,从而使心电信号分类诊断的正确率受到很大影响.为提高分类诊断的准确率和抗噪能力,改进设计了一种用深度残差收缩网络(DRSN)实现自动抗噪、全局平均池化(GAP)整合空间信息的ECG分类诊断模型.在MIT-BIH心律失常数据集上验证了模型的分类性能,并将其与普通的卷积神经网络(CNN)模型进行了抗噪性能分析比较.实验结果表明,设计的DRSN+GAP诊断模型基于AAMI标准的分类正确率高达99.3%,对不同强度的工频及高
针对声学定位性能易受麦克风阵列结构影响的问题,提出一种适用于汉伯瑞·布朗和特威斯(HBT)干涉定位的遗传算法阵列结构优化方案.该方法以相邻两阵元距离差值为个体构造中间种群,按基因由升序排序转换到距离间隔种群.接着以方向图函数为适应度函数,构造基于最大旁瓣电平的目标函数,将麦克风间距作为优化对象,把目标函数转化为无约束优化问题.通过遗传算法求解该问题,得到定位性能最高的阵列结构.仿真结果表明七元阵优化效果最为显著,近点定位旁瓣峰值由0.4374降低至0,远点定位干扰旁瓣数降低至0,该方法可以有效提高定位精度
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针对鲸鱼优化算法在优化复杂工程时易陷入局部最优、收敛精度低等问题,提出一种基于精英反向学习和L6vy飞行的鲸鱼优化算法(ELWOA),该算法首先通过精英反向学习优化初始化种群,提高种群的多样性;然后增加自适应权重因子,有利于平衡算法的全局和局部搜索能力;最后将L6vy飞行策略应用到鲸鱼优化算法,在最优位置附近进行小范围搜索,有利于算法后期跳出局部最优,提升算法的局部搜索能力.通过对多个测试函数的仿真优化分析,结果表明,ELWOA算法比WOA、MWOA算法具有较快收敛速度和较好的收敛精度.
基于介电润湿(EWOD)效应的数字微流控系统(DMF)能实现微升级别的多个液滴移动、分裂、合成等操作.为了降低EWOD器件异质液滴之间的交叉污染,减少化学合成和生化检验在EWOD器件中的完成时间,保证器件的可靠性,通过MATLAB平台对DMF系统环境进行空间建模,在基本A*算法的基础上,将拐点作为估计函数值的影响因子,融入液滴碰撞策略,提出了针对EWOD器件流体特征的改进A*算法.通过对化学合成实验的仿真模拟,该算法表现出了较好的液滴寻址优化特性.对比基本A*算法,在相同路径长度下(64个驱动电极),该算