徐及

作品数：6被引量：38H指数：3
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供职机构：中国科学院声学研究所更多>>
发文主题：后验概率语音时延神经网络声学模型音素更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信理学交通运输工程更多>>
发文期刊：《声学学报》《计算机研究与发展》《信号处理》《自动化学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
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用于水声目标识别的注意力机制特征增强
《声学学报》2024年第4期664-670,共7页任佳威 谢源 徐及 颜永红 
中国科学院声学研究所自导项目(mbdx202107)资助。
提出了一种基于注意力机制的特征增强网络(FEAN)用于水声目标的识别,该方法以水声目标辐射噪声信号的线谱信息和调制信息为基础,采用可学习的注意力模块,一方面依照后端的分类任务,对特征进行线性的自适应滤波操作,保留对分类任务有效...
关键词：水声目标识别 深度学习 注意力机制 特征增强 
编码器-解码器模型合成汉英语码转换文本
《信号处理》2022年第10期2074-2081,共8页黄哲莹 刘作桢 徐及 赵庆卫 
国家自然科学基金(61901466)。
为了解决汉英语码转换文本数据稀缺的问题,本文提出了基于编码器-解码器模型合成语码转换文本的方法,从有限的语码转换文本与大量单语种平行语料中学习语码转换语言学规则与语种内部的语言学规则,来合成语码转换文本。但是该模型合成的...
关键词：语码转换 编码器-解码器 合成文本 语言模型 语音识别 
深度学习在水下目标被动识别中的应用进展被引量：18
《信号处理》2019年第9期1460-1475,共16页徐及 黄兆琼 李琛 颜永红 
国防科技创新特区项目;中国科学院声学研究所青年英才计划(QNYC201601)
近年来,随着深度学习方法在理论上取得一系列突破性进展,其展现出相对于传统机器学习方法的明显优势。在实际应用方面,深度学习借助其出色的特征学习能力,首先在语音和图像领域取得巨大成功,并迅速引起其他领域研究者们的重点关注。本...
关键词：深度学习 目标识别 被动声纳信号处理 
基于降噪自动编码器的语种特征补偿方法被引量：3
《计算机研究与发展》2019年第5期1082-1091,共10页苗晓晓 徐及 王剑 
国家重点研发计划项目(2016YFB0801203;2016YFB0801200)~~
在语种识别中,当训练语音与测试语音长度失配时,系统的识别性能会出现严重下降.基于降噪自动编码器(denoising auto-encoder, DAE)的方法对不同长度测试语音的语种特征进行补偿,把不同长度的语音特征都映射为固定长度的语音特征,一定程...
关键词：语种识别 i-vector 音素向量 特征补偿 降噪自动编码器 
面向口语统计语言模型建模的自动语料生成算法被引量：1
《自动化学报》2014年第12期2808-2814,共7页司玉景 肖业鸣 徐及 潘接林 颜永红 
国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA012503);国家自然科学基金(10925419;90920302;61072124;11074275;11161140319;91120001;61271426);中国科学院战略性先导利技专项(XDA06030100;XDA06030500);中国利学院重点部岩项日(KGZD-EW-103-2)资助~~
在资源相对匮乏的自动语音识别(Automatic speech recognition,ASR)领域,如面向电话交谈的语音识别系统中,统计语言模型(Language model,LM)存在着严重的数据稀疏问题,本文提出了一种基于等概率事件的采样语料生成算法,白动生成领域相...
关键词：自动语音识别 资源匮乏 语言模型 等概率事件 语料生成算法 
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