李云

作品数：42被引量：219H指数：7
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供职机构：南京邮电大学计算机学院更多>>
发文主题：数据中心帕金森病语音帕金森MAPREDUCE更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信理学机械工程更多>>
发文期刊：《计算机应用》《计算机技术与发展》《南京大学学报（自然科学版）》《郑州大学学报（理学版）》更多>>
所获基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目江苏省教育厅自然科学基金更多>>
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基于语音信号时频特征融合的帕金森病检测方法被引量：1
《郑州大学学报（理学版）》2025年第1期53-60,共8页王晨哲 季薇 郑慧芬 李云 
江苏省高校基础科学(自然科学)重大项目(21KJA520003)。
发音障碍是帕金森病的早期症状之一。近年来,基于语音信号的帕金森病检测的研究大多采用梅尔刻度下的相关语音特征与深度神经网络模型相结合的方法。然而,现有的模型无法充分关注语音信号的全局时序信息,且梅尔刻度特征在准确表征帕金...
关键词：帕金森病 梅尔频率倒谱系数 S-vectors CONFORMER 时频特征融合 
基于分层结构的多任务对抗样本归因方法
《网络与信息安全学报》2025年第1期92-105,共14页孙旭 张文琼 龙显忠 李云 
国家自然科学基金(62476137)。
深度神经网络在计算机视觉的各种任务中表现出优异的性能。然而,它们非常容易受到对抗攻击的威胁,这种攻击是在推理阶段向样本中加入人眼难以察觉的扰动来完成的。为了防御对抗攻击,目前已有部分工作研究对抗样本的欺骗逆向工程,这也被...
关键词：深度学习 对抗样本归因 多任务学习 分层结构 
基于扩散模型的无条件反事实解释生成方法
《模式识别与人工智能》2024年第11期1010-1021,共12页仲智 王宇 祝子烨 李云 
国家自然科学基金项目(No.61772284,62406148,62306339);江苏省自然科学基金项目(No.SBK2024047556)资助。
反事实解释通过对输入数据实施最小且具解释性的改动改变模型输出,揭示影响模型决策的关键因素.现有基于扩散模型的反事实解释方法依赖条件生成,需要额外获取与分类相关的语义信息,难以保证语义信息质量并增加计算成本.针对上述问题,文...
关键词：深度学习 可解释性 反事实解释 扩散模型 对抗攻击 
基于多类型语音信息分层融合的帕金森病检测模型
《模式识别与人工智能》2024年第9期811-823,共13页吴迪 季薇 郑慧芬 李云 
江苏省高校基础科学(自然科学)重大项目(No.21KJA520003)资助。
用于帕金森病检测的语音数据通常包括持续元音、重复音节及情景对话等类型.已有模型大多采用单一类型的语音数据作为输入,容易受到噪声干扰,鲁棒性无法保证.有效整合不同类型语音数据,提取至关重要的病理信息,是当前帕金森病检测任务面...
关键词：帕金森病 多类型语音 对比学习 分层融合 
基于跨语种声学分析的帕金森病检测方法被引量：1
《电子与信息学报》2024年第2期546-554,共9页季薇 王传瑜 吴迪 李云 郑慧芬 
江苏省高校基础科学(自然科学)重大项目(21KJA520003)。
基于语音的帕金森病检测具有非介入式、成本较低和无创等优点。当前公开的帕金森病语音数据集大多来源于单一语种,存在数据容量不够大、受试者母语发音特点差异小等特点。单一语种数据集上训练的帕金森病检测模型在面对跨语种语音数据时...
关键词：跨语种声学分析 帕金森病 对抗迁移学习 特征解耦 
基于多源语音信息融合的帕金森病辅助检测方法被引量：1
《信号处理》2023年第12期2254-2264,共11页季薇 王传瑜 李云 郑慧芬 
江苏省高校基础科学(自然科学)重大项目(21KJA520003)。
在病程早期,帕金森病患者由于发声器官的灵活协调能力下降,会出现发音困难、发音不稳定等症状。为分析受试者的言语能力,专家基于上述生理现象设计了包括持续元音、重复音节以及情景对话在内的多类型语料。已有的帕金森病语音检测研究...
关键词：帕金森病 语音信号处理 多源信息融合 深度学习 
基于掩蔽自监督语音特征提取的帕金森病检测方法被引量：7
《电子与信息学报》2023年第10期3502-3510,共9页季薇 杨茗淇 李云 郑慧芬 
江苏省高校基础科学(自然科学)重大项目(21KJA520003);江苏省研究生实践创新计划项目(SJCX21_0257)。
帕金森病是一种常见的慢性神经系统疾病,构音障碍是帕金森病的早期症状之一。基于语音进行帕金森病的辅助诊疗有助于更早发现病情和观测病情的发展。传统方法常通过对语音特征(如频率微扰、振幅微扰等)的参数计算来进行疾病评估,然而这...
关键词：帕金森病 自监督学习 迁移学习 特征提取 
面向时序数据的多范数约束对抗样本生成方法
《指挥与控制学报》2023年第3期253-262,共10页张鑫 沈子钰 李云 
国家自然科学基金(61772284)资助。
云控制系统中的传感器产生了大量的时序数据,需要对这些数据进行分类以作出自动化决策.随着人工智能算法在云控制系统中的广泛应用,其安全性问题显得尤为重要.为了研究云控制系统中深度模型的安全性问题,提出一种新的针对深度时序模型...
关键词：云控制系统 深度学习 时间序列分类 对抗攻击 
对抗逃避攻击的过滤式对抗特征选择研究被引量：1
《电信科学》2023年第7期46-58,共13页黄启萌 吴苗苗 李云 
国家自然科学基金资助项目(No.61772284)。
随着机器学习技术的高速发展和大规模应用,其安全性越来越受关注,对抗性机器学习成为研究热点。在对抗性环境中,机器学习技术面临着被攻击的威胁,如垃圾邮件检测、交通信号识别、网络入侵检测等,攻击者通过篡改少量样本诱使分类器做出...
关键词：对抗特征选择 逃避攻击 mRMR 安全性评估准则 帕累托占优 
基于生成式对抗网络的自监督多元时间序列异常检测方法被引量：2
《南京大学学报（自然科学版）》2023年第2期256-262,共7页周业瀚 沈子钰 周清 李云 
江苏省研究生科研创新计划(KYCX_0760)。
异常检测是数据挖掘的重要研究方向之一.工业设备的各项指标以多元时间序列的形式被传感器监测,多元时间序列的异常检测对保障安全和提高服务质量至关重要,但是异常的定义相对模糊,具有异常标签的数据很稀少.此外,多元时间序列具有复杂...
关键词：异常检测 多元时间序列 自监督学习 对比学习 生成式对抗网络 
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