郑云飞

作品数：5被引量：11H指数：2
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供职机构：解放军理工大学更多>>
发文主题：非负矩阵分解显著性检测语音增强算法贝叶斯高斯混合模型更多>>
发文领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《信号处理》《军事通信技术》《计算机应用研究》更多>>
所获基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
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基于颜色和运动空间分布的时空显著性区域检测算法被引量：1
《计算机应用研究》2017年第7期2189-2195,共7页郑云飞 张雄伟 曹铁勇 杨吉斌 
国家自然科学基金资助项目(61471394);国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61402519);江苏省自然科学基金资助项目(BK2012510;BK20140071;BK20140074)
针对复杂背景和运动条件下视频显著性区域检测准确度不高的问题,提出了一个新的时空一致性优化模型,并基于颜色空间分布和运动空间分布特征,结合时空一致性优化方法构建一个新的时空显著性区域检测模型,改进复杂运动和运动条件下视频显...
关键词：时空一致性优化 颜色的空间分布 运动的空间分布 时空显著性 
第5讲 深度学习在显著性检测中的应用被引量：1
《军事通信技术》2016年第2期92-97,共6页王文 曹铁勇 郑云飞 李飞彬 
国家自然科学基金资助项目(61471394;61402519);江苏省自然科学基金资助项目(BK20140071;BK20140074;BK2012510)
深度学习是近10年来人工智能领域取得的最重要的突破之一,它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域都取得了巨大成功,其中卷积神经网络因其结构特殊性尤其适用于图像处理领域。文章介绍了卷积神经网...
关键词：深度学习 卷积神经网络 图像处理 显著性检测 
基于剪切波融合的时空显著性检测
《解放军理工大学学报（自然科学版）》2016年第1期8-16,共9页鲍蕾 苗壮 李阳 郑云飞 
江苏省自然科学基金资助项目(BK2012512);中国博士后科学基金资助项目(2013M532205)
针对时空显著性框架的融合问题,提出了一种基于剪切波融合的时空显著性检测算法。先获取视频帧的空间和时间显著图,再分别对空间和时间显著图进行剪切波分解,获取系数。采用一定的机制融合对应的剪切波系数和尺度系数,通过剪切波逆变换...
关键词：时空显著性检测 剪切波变换 图像融合 多尺度分析 
改进的非负矩阵分解语音增强算法被引量：7
《信号处理》2015年第9期1117-1123,共7页胡永刚 张雄伟 邹霞 闵刚 郑云飞 李莉 石佳佳 
国家自然科学基金资助项目(61471394;61402519);江苏省自然科学青年基金(BK20140071;BK20140074)
本文提出了一种改进的非负矩阵分解语音增强算法,该算法可分为训练和增强两部分。首先,为了降低训练复杂度,采用卷积非负矩阵分解只提取噪声字典。增强时,考虑语音信号稀疏性比噪声信号稀疏性强,通过稀疏非负矩阵分解重构出语音幅度谱,...
关键词：稀疏非负矩阵分解 交替方向乘子法 算法融合 
贝叶斯非负矩阵分解语音增强的优化算法被引量：2
《解放军理工大学学报（自然科学版）》2015年第1期1-6,共6页胡永刚 张雄伟 邹霞 张立伟 郑云飞 
国家自然科学基金资助项目(61471394);江苏省自然科学青年基金资助项目(BK20140074;BK2012510)
为改进传统贝叶斯非负矩阵分解(BNMF)语音增强算法的性能,提出基于高斯混合模型的贝叶斯非负矩阵分解语音增强算法。该算法分为训练和增强两个阶段,训练阶段,对纯净语音与噪声分别进行训练,得到纯净语音字典、噪声字典与联合字典;增强阶...
关键词：语音增强 贝叶斯非负矩阵分解 高斯混合模型 
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