Aug, 2023

多模态时间序列结构振动的协同信号去噪

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TL;DR该研究介绍了一个针对结构健康监测中多模态振动信号复杂性的新型深度学习算法，通过融合卷积和循环结构，以及关注机制的重要集成，该算法能够准确捕捉结构行为并从噪声中辨别和优先处理重要的结构响应，取得了显著的预测准确性、早期损伤检测以及在多种结构健康监测方案中的适应性改进。该研究不仅提供了一个强大的分析工具，还为更透明、可解释的人工智能驱动的结构健康监测解决方案铺平了道路，并展望了未来的实时处理、与外部环境因素的集成以及对模型可解释性的深入强调。
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发现论文，激发创造
  • 使用深度学习技术的单模态和多模态超光谱图像分析

    应用深度学习技术来处理高光谱影像的挑战，如高维度和有限空间分辨率，并通过多模态学习整合雷达和合成孔径雷达数据以提高空间分辨率。此外，采用对抗学习和知识蒸馏来解决领域差异和缺失模态的问题。通过自监督学习方法应对有限的训练样本，并通过降维的自动编码器和半监督学习技术利用无标签数据。所提出的方法在各种高光谱数据集上进行评估，并持续超越现有的最先进技术。

    Mar, 2024

  • 基于自调节卷积神经网络的高光谱图像去噪

    提出了一种自调制卷积神经网络（SM-CNN）用于高光谱图像去噪，通过利用相关的光谱和空间信息，该网络能够根据相邻的光谱数据自适应地转换特征，提高处理复杂噪声的能力，实验证明在合成和真实数据上，SM-CNN 在公共基准数据集上在定量和定性上均优于其他最先进的高光谱图像去噪方法。

    Sep, 2023

  • 朝着端到端可解释的卷积神经网络发展音波信号

    用卷积神经网络构建高效且可解释的端到端音频深度学习模型，通过在三个标准语音情感识别数据集上的实验验证，我们的框架在效率和可解释性方面表现优越，对抗 Mel 频谱特征有高达 7% 的改进；还揭示了前端层在处理复杂的长波形模式方面的高效性和可解释性，通过 PhysioNet 心音数据库的实例进行了论证，为处理原始波形数据构建了可移植的有效模型解决方案。

    May, 2024

  • 基于 Transformer 的异质显著图表示学习用于高光谱和 LiDAR 数据的多模态融合分类

    通过结合多模态图像，本文提出了一种基于 Transformer 的异质显著图形表示（THSGR）方法，以实现更加细致、准确的地表覆盖解释，并且在多个基准数据集上展示了该方法的性能。

    Nov, 2023

  • 提高歌声旋律提取的谐波敏感性和预测稳定性

    本论文通过在输入特征上的修改和训练目标上的修改提出了一种改善性能的旋律提取模型，实验证明该方法对于歌唱旋律提取是有效的。

    Aug, 2023

  • 利用卷积神经网络进行音乐音频信号的音色分析

    探究如何利用卷积神经网络 (CNNs) 从对数 - 梅尔幅度谱图中有效地学习音色表示，提出了一种设计策略，旨在捕捉用于学习音质的相关时频上下文，并且设计了多个基于该策略的 CNN 体系结构。这些体系结构成功地应用于与音色相关的不同研究任务。

    Mar, 2017

  • 采用空间 - 光谱深度残差卷积神经网络的高光谱图像去噪

    本文提出了一种基于深度学习的方法，通过使用混合空间谱卷积神经网络（HSID-CNN）学习噪声和清晰 HSI 之间的非线性端到端映射来对 HSI 图像进行去噪处理，并通过多尺度特征提取和多级特征表达来捕捉多尺度空间 - 频谱特征并融合不同级别的特征表示来进行最终还原，实验结果表明，该方法在定量评估指标、视觉效果和 HSI 分类准确率方面均优于许多主流方法。

    Jun, 2018

  • 光谱空间混合神经网络用于高光谱图像降噪

    提出了一种混合的空间 - 光谱去噪网络 (HSSD)，该网络通过设计一个新颖的 CNN 和 Transformer 特性的混合双路径网络，以高效地捕获本地和非本地空间细节，同时抑制噪声，从而解决了现有 Transformer-based 方法主要关注非本地建模并忽视图像去噪中局部性的问题，并采用简单但有效的分离策略降低了计算复杂性，通过使用参数较少的多层感知机学习光谱之间的全局相关性。综合和实际实验表明，我们提出的方法在空间和光谱重建方面优于最先进的方法。

    Jun, 2024

  • 结合声学和调制谱图的基于注意力 LSTM 系统用于语音可懂性水平分类

    本研究提出了基于 LSTM 网络的注意力机制来预测语音可懂度级别，并探讨了使用每帧调制谱来作为输入特征以及不同的融合策略（后期融合和加权池化融合）对语音可懂度预测任务的效果，结果表明 LSTM 网络可以有效地建模调制谱序列，而后期融合和加权池化融合的策略能够提供更好的结果

    Feb, 2024

  • 在语音情感识别中使用谐振和打击成分的杠杆化 Mel 频谱图

    该研究通过对 Mel 谱图的谐波和打击性组成部分进行分析，提出了一个新的架构，包括特征映射生成器算法、基于 CNN 的网络特征提取器和多层感知器（MLP）分类器，研究有效的数据增强技术建立了丰富的混合特征映射，最终在 Berlin EMO-DB 数据库上取得了 92.79% 的测试准确率，结果优于之前使用 CNN-VGG16 的研究。

    Dec, 2023