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国家自然科学基金(61373065): 作品数：12 被引量：29H指数：3; 相关作者：周宁宁张少白成谢锋黄国方王勇更多>>; 相关机构：南京邮电大学国电南瑞科技股份有限公司北京师范大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生理学更多>>

基于DIVA模型的脑电信号识别方法被引量：1: 2015年; DIVA(Direction Into Velocities of Articulators)模型是一种描述人脑中涉及语音生成和语音理解区域所发挥的作用的数学模型,能对发音过程进行模拟,对语音脑机接口系统的设计具有指导意义,文章根据DIVA模型的定义和相关研究结论,对人在发音过程中的脑电信号进行了处理,首先利用小波包将脑电信号进行特征提取,之后使用SVM(Support Vector Machine)分类器进行分类.结果表明,该方法对发音过程的脑电信号特征提取和分类效果较好,识别率达到70%,为基于DIVA模型的语音脑机接口系统设计提供了一种思路,此外,实验的结论也印证了DIVA模型对于发音过程大脑区域激活情况的预测.; 张少白曾又刘友谊; 关键词：脑机接口小波包分解支持向量机

基于MMTD和兴趣偏向系数的协同过滤推荐算法被引量：1: 2020年; 针对传统基于用户的协同过滤推荐算法存在的相似性度量不准确和缺乏对用户评分合理应用的问题,提出了一种结合中介真值程度度量(MMTD)和兴趣偏向系数的推荐算法。该方法首先采用MMTD度量用户评分的相似性;然后利用用户评分相似性改进余弦相似性公式和Jaccard公式,得到新的基于MMTD的用户相似性度量方法;最后结合兴趣偏向系数输出推荐结果。在MovieLens-100k数据集上的实验结果表明,该方法可以在一定程度上提高用户间相似性度量的准确性,提高推荐结果的准确率和召回率。; 陆荣周宁宁; 关键词：协同过滤

视觉遮挡下的手势协调神经网络模型: 2019年; 在人类抓握运动过程中,相比于目标物体没被遮挡,目标物体被遮挡时进行抓取物体会导致更大的抓握孔径。然而,以前没有用于解释这种效应机制的抓握运动神经网络模型。针对这种情况,对视觉未被遮挡时进行抓握的Vilaplana模型进行研究与分析,同时讨论了视觉遮挡这种特殊情况对手臂移动与抓取的影响。在此基础上,将手臂移动与手势抓取划分为四个阶段,即手臂收缩阶段、抓取物体阶段,手臂关节收缩阶段、物体释放阶段。讨论视觉对各个阶段的影响程度,对Vilaplana的模型进行改进,使之能够适应视觉遮挡下的抓取运动,最终提出了视觉遮挡下的手势协调模型。该模型通过增大峰值抓握孔径来补偿视觉的不确定性,符合一般的人体机理。通过MATLAB仿真证明,视觉遮挡并不会对新模型的手臂运动产生较大的影响,抓握孔径的增大将会避免手与物体之间不必要的碰撞。; 张少白诸明倩; 关键词：神经网络

基于DIVA模型的脑电信号处理方法研究: 针对汉语神经分析系统研究中,非侵入式脑机接口采集到的脑电数据存在的分辨率低、干扰大的问题,本文提出了一种基于DIVA模型对脑电信号进行约束处理的方法。方法首先利用ICA剔除原始信号中的噪声,提取有效ERP成分;然后利用D...; 张少白陈彦霖刘友谊; 关键词：脑电信号核磁共振成像独立分量分析

PipeCNN:一种基于软件流水线的并行化卷积神经网络方法被引量：1: 2021年; 针对使用传统模型并行方法加速卷积神经网络训练容易出现设备利用率不高的问题,提出了通过软件流水线方式加速卷积神经网络的方法PipeCNN。首先研究了卷积神经网络中的前向传播与反向传播算法,分析了训练过程中的数据相关性;然后基于软件流水线改进了卷积神经网络的训练过程,提出了两种可行的参数更新方式;最后使用循环队列来实现网络中层与层之间的消息通信,并提出任务分配算法来划分软件流水线中的工作段。实验结果显示,这种方法在保证模型准确性的前提下,可以取得良好的加速比以及设备利用率,表明了使用软件流水线可以有效解决模型并行中设备利用率不高的问题,提高了卷积神经网络的训练速度。; 吴鹏周宁宁; 关键词：卷积神经网络

基于分组卷积和特征图级联的轻量级目标检测被引量：3: 2021年; 针对Pelee轻量级目标检测网络中参数量和计算量较多、检测精度较差等缺陷,提出了基于分组卷积和特征图级联的轻量级目标检测网络GCPelee。首先,利用分组卷积替换检测模块中的标准卷积形式以减少模型参数量和计算量;其次,在检测模块上应用特征图级联,将感受野较大的特征图包含的信息传递至感受野较小的特征图,提升后者的感受野大小。实验结果表明,优化后的GCPelee模型参数量和计算量均得到减少,检测精度得到了提升。; 杨贤志黄国方周宁宁; 关键词：目标检测轻量级

基于DIVA模型的汉语语音感兴趣区域的功能磁共振研究: 2016年; DIVA(Direction Into Velocities of Articulators)模型作为一种数学模型,能够较为准确地描述人脑中涉及语音生成和语音理解脑区所发挥的作用,并对其过程进行模拟.但是DIVA模型所采用的语音感兴趣区域是基于英语语音研究而制定的.在汉语语音研究过程中,原有的感兴趣区域在反映汉语任务的脑区激活状态方面存在诸多不足.文章对汉语语音加工过程进行功能磁共振成像实验研究,并基于DIVA模型对实验结果进行分析后发现:与英语语音研究结果相比,右侧颞叶后部及相邻的缘上回,双侧枕叶腹侧区域出现了不同的激活状态.该实验结果为以后对DIVA模型进行汉语语音相关修改提供了良好的基础.; 张少白陈彦霖刘友谊; 关键词：感兴趣区域功能磁共振成像

汉语神经分析系统研究现状与展望被引量：1: 2015年; 在神经生理学和神经解剖学的基础上仿真和描述大脑中涉及语音生成和理解区域的相关功能是目前人工语音合成系统的重要研究领域.波士顿大学语音实验室Guenther教授及其所带领的研究小组成功研制出了一种称之为"神经分析系统(Neuralynx System)"的仪器.这种仪器可以让使用者将自己头脑里想象的东西用语音合成系统正确地表述出来,其所依赖的语言背景为英文的29个基本音素.能否将中国人大脑里想象的东西也"阅读出来"呢?汉语与英语的发音区别很大,加工脑机制也颇为不同,仅基本发音音素就多于70个.那么,要想构建适用于中国人思维过程的汉语神经分析系统CNS(Chinese Neuralynx System),需要在Guenther的研究基础上做些什么样的补充和修改,或者说,CNS本身有哪些需要关注的特殊问题,其发展趋势、重点和难点是哪些?这是本文要加以叙述和探讨的主要问题.本文内容包括:(1)Neuralynx System研究现状;(2)国际、国内有关CNS的研究现状及存在问题;(3)CNS发展趋势和展望.通过本文的介绍,期望从事语音生成与获取以及汉语脑机制等领域研究工作的研究者们能有所启迪和收获.; 张少白王勇何利文成谢锋; 关键词：汉语音素

听诊位置对心音生物识别效果的影响被引量：2: 2020年; 心音信号作为一种生物特征已成为身份识别研究领域的新热点,并且已经有大量研究结果证明心音应用于身份识别技术是可行的,然而不同听诊位置采集到的心音信号具有一定的差异性,因此文中研究这种差异性对身份识别的影响。首先利用自制的4通道同步心音传感器记录来自二尖瓣、三尖瓣、肺动脉瓣、主动脉瓣的心音信号,然后对原始心音进行去噪和分段预处理,再通过线性预测编码(LPC)的方法提取S1和S2的共振峰频率作为心音识别的特征向量,并结合欧氏距离度量样本之间的相似性,分别对四个听诊位置进行身份识别实验。实验结果表明,不同听诊位置的识别率略有差异:在肺动脉瓣获得的识别率为92.5%,主动脉瓣的识别率为90%,二尖瓣和三尖瓣的识别率分别为87.5%和85%,并且肺动脉瓣获得的心音信号与实验对象的性别基本无关。这为心音采集与识别提供了一种有实用价值的参考。; 成谢锋单煦佘辰俊

新的基于GAN的局部写实感漫画图像风格迁移被引量：6: 2022年; 利用生成对抗网络对图像进行风格迁移,将真实世界的图像直接转换为高品质动漫风格,是当今计算机视觉的研究热点之一。针对目前流行的AnimeGAN和CartoonGAN漫画生成对抗网络在图像迁移中存在细节丢失严重、色彩失真等问题。通过引入SE-Residual Block(挤压激励残差块)、漫画脸部检测机制并优化损失函数提出全新的ExpressionGAN解决了AnimeGAN迁移图像细节丢失严重的问题。通过加入DSConv(分布偏移卷积)提出Scenery-GAN加快了训练速度并消除了CartoonGAN迁移图像中的歧义像素块。通过卷积优化了图像的融合边界。同时,提出了一种新的对原始图像人物和环境分别处理并融合的局部写实主义漫画模型。实验结果表明,与AnimeGAN和CartoonGAN相比,该方法在训练速度、漫画图像生成质量和图像局部写实感方面都有了明显的提升。; 孙天鹏周宁宁黄国方

国家自然科学基金(61373065)

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