时延神经网络

作品数：63被引量：133H指数：6
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基于改进SKA-TDNN的说话人语音聚类研究
《计算机仿真》2025年第3期358-364,共7页陆思宇 姜因 王志翼 
公安学科基础理论研究创新计划项目(2022XKGJ0110);辽宁省科技厅联合开放基金机器人学国家重点实验室开放基金资助项目(2020-KF-12-11);中国政法大学证据科学教育部重点实验室开放基金资助课题(2021KFKT09);中央高校基本科研业务费专项资金资助(3242019010);辽宁省自然科学基金项目(2019-ZD-0168);教育部重点研究项目(E-AQGABQ20202710)。
说话人语音聚类可广泛应用于大规模无标注语音数据的预处理任务中。针对短时语音段的特征提取能力弱以及聚类算法聚类不稳定的问题,基于可变卷积核注意力时延网络(SKA-TDNN)提出一种带有多尺度注意力的网络结构。在不增加网络体积的基础...
关键词：说话人语音聚类 时延神经网络 注意力机制 
基于子频带前端模型和反向特征融合的说话人确认方法
《计算机科学》2025年第3期214-221,共8页王萌威 杨哲 
教育部产学合作协同育人项目(220606363154256)。
现有说话人确认方法中用于提取帧级特征的时延神经网络(TDNN)存在两个问题,一是缺少对局部频率特征的建模能力,二是多层特征融合方式无法对高层和低层特征之间的复杂关系进行有效建模。因此,提出一种新的前端模型以及一种新的多层特征...
关键词：声纹识别 说话人确认 时延神经网络 子频带特征提取 多层特征融合 
基于多粒度声纹图谱和时延神经网络的变压器直流偏磁故障程度识别方法
《智慧电力》2025年第3期99-106,共8页刘若鹏 徐辉 赵庆杰 安勃 毛天瑞 
国家自然科学基金资助项目(52177006);国网宁夏电力有限公司科技项目(5229CG23000D)。
通过声纹信号对变压器直流偏磁故障进行识别的方法均为定性判断,很难准确评估变压器直流偏磁的程度和影响程度。针对直流偏磁故障缺乏定量判断的问题,提出一种基于多粒度声纹图谱和时延神经网络(TDNN)的变压器直流偏磁故障程度识别方法...
关键词：直流偏磁 声纹识别 时延神经网络 变压器声纹 故障识别 
基于双路时延神经网络的说话人及性别识别
《桂林理工大学学报》2024年第4期715-721,共7页叶汉民 蒲立力 程小辉 
国家自然科学基金项目(61662017)。
为提高说话人和性别识别性能,提出一种新的时延神经网络(time delay neural network,TDNN)变体——双路时延神经网络。在网络架构层面,通过神经网络底层设置不同上下文大小时延单元捕捉说话人声纹信息特征,构建双路并行网络使得网络学...
关键词：说话人识别 性别识别 时延神经网络 通道注意力 空间注意力 
基于时延神经网络的射频功放行为建模的数字预失真
《空间电子技术》2024年第6期25-30,共6页徐佳伟 李天凯 杨毅民 
国家重点研发计划项目(编号:2021YFA003400)。
射频放大器作为通信系统中不可或缺的功率器件通常需要兼顾高效率和高线性度的信号传输,工作在邻近饱和点的射频放大器具有较高的效率和不可避免的较差的线性度。提高线性度的一个办法是对输入功放的信号进行预失真,引入和功放相反的预...
关键词：功率放大器 高阶非线性 神经网络 数字预失真 记忆效应 
用于说话人识别的密集多分支时延神经网络
《应用声学》2024年第5期949-955,共7页和椿皓 常铁原 潘立冬 
时延神经网络是较早应用于说话人识别领域的一类神经网络。为实现更好的识别性能,近年来一些改进工作围绕加深或拓宽其网络结构进行。在对密集连接卷积网络以及多分支网络结构进行研究的基础上,提出一种密集多分支时延神经网络,用以进...
关键词：说话人识别 时延神经网络 多分支神经网络 密集连接 深度学习 
数据驱动的时延神经网络动载荷识别方法
《振动工程学报》2024年第10期1688-1697,共10页王磊 张昊宇 胡举喜 顾凯旋 王振宇 刘英良 
国防基础科研计划项目(JCKY2019205A006)。
载荷识别是指根据测量的结构响应重构结构载荷的问题,属于力学中的反问题。本文提出了一种基于时延神经网络的载荷识别方法,通过实验和仿真相结合的数值算例验证表明,这一方法相比于一般的反向传播神经网络具有更高的识别精度;在时延神...
关键词：载荷识别 时延神经网络 粒子群优化 反向题 
基于ADTDNN的低资源语音识别方法研究
《软件导刊》2024年第9期76-81,共6页顾龙昊 黄连丽 周奎 张子越 
湖北省重点研发计划项目(2023BAB169);湖北省武汉市科技重大专项(2022013702025184)。
为解决低资源条件下由于训练数据不足导致识别精度降低、泛化能力较差的问题,提出一种语音识别方法。该方法利用卷积池化提取特征信息,将Attention机制与DTDNN融合成为ADTDNN,以提升低资源环境下模型捕捉序列中关键信息的能力;采用链接...
关键词：语音识别 时延神经网络 TRANSFORMER 数据增强 低资源 
基于多尺度频率通道注意力融合的声纹库构建方法
《计算机应用》2024年第8期2407-2413,共7页陈彤 杨丰玉 熊宇 严荭 邱福星 
国家自然科学基金资助项目(61762067)。
为解决声纹识别准确性易受外部因素影响的问题,提出一种基于多尺度频率通道注意力融合时延神经网络(MFCA-TDNN)模型的声纹识别算法。MFCA-TDNN在ECAPA-TDNN(Emphasized Channel Attention Propagation Aggregation Time Delay Neural Ne...
关键词：声纹库 时延神经网络 多尺度特征提取 频率通道注意力 特征注意力融合 
深度学习在声纹识别领域的应用研究被引量：1
《福建电脑》2024年第8期27-29,共3页罗娅娅 李智 刘苛 雷智美 
声纹识别是一种生物特征识别技术。为提高声纹识别在噪声复杂环境下的准确程度和识别率,本文提出了一个在噪声复杂环境下的声纹识别深度学习的改进模型。实验的结果表明,在噪声复杂环境下,该模型显著提升了声纹识别的准确程度和识别率。
关键词：声纹识别 深度学习 时延神经网络 特征提取 
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