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张石清: 作品数：96 被引量：242H指数：8; 供职机构：台州学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金湖南省教育厅科研基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学环境科学与工程更多>>

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一种基于多尺度深度卷积循环神经网络的语音情感识别方法: 本发明公开了一种基于多尺度深度卷积循环神经网络的语音情感识别方法。实现步骤为：(1)三通道语音频谱片段的生成；(2)采用深度卷积神经网络(CNN)提取不同尺度下的语音频谱片段特征；(3)采用长短时记忆网络(LSTM)实现...; 张石清赵小明

新工科背景下应用型本科专业基础课教学改革: 2025年; 针对应用型本科专业基础课程存在的知识内容与新技术跨界融合的不适应、教学方法与学生多元个性化发展的不适应、育人体系与学生素养和价值培育需求的不适应等问题,分析新工科背景下应用型本科工程教育对专业基础课程基础性、工程性、数字化等提出的较高要求,提出“四元”教学设计模型和“一云三合”创新思路,介绍具体教学改革举措,最后说明教学效果。; 陈月芬陈荣钦张石清陈爱华; 关键词：教学改革

基于深度学习的医用配件组装检测方法及装置: 本发明公开了一种基于CenterNet卷积神经网络模型的医用配件组装检测方法及装置，相机采集接料图像并同步至处理模块，处理模块对接料图像预处理；处理模块将预处理后的接料图像输入医用配件输送目标检测网络，根据输出的目标类别...; 张石清赵小明杨本全林军华徐峰罗坚

一种基于深度残差注意力网络的视频表情识别方法: 本发明公开了一种基于深度残差注意力网络的视频表情识别方法，包括以下步骤：S1、对视频样本进行视频数据预处理；S2、采用深度残差注意力网络进行人脸图像的表情特征提取；S3、对步骤S2中提取后的特征进行一定处理后再进行训练和...; 赵小明张石清

结合数据平衡和注意力机制的CNN+LSTM的自然语音情感识别被引量：5: 2021年; 为了解决语音情感识别中数据集样本分布不平衡的问题,提出一种结合数据平衡和注意力机制的卷积神经网络(CNN)和长短时记忆单元(LSTM)的语音情感识别方法.该方法首先对语音情感数据集中的语音样本提取对数梅尔频谱图,并根据样本分布特点对进行分段处理,以便实现数据平衡处理,通过在分段的梅尔频谱数据集中微调预训练好的CNN模型,用于学习高层次的片段语音特征.随后,考虑到语音中不同片段区域在情感识别作用的差异性,将学习到的分段CNN特征输入到带有注意力机制的LSTM中,用于学习判别性特征,并结合LSTM和Softmax层从而实现语音情感的分类.在BAUM-1s和CHEAVD2.0数据集中的实验结果表明,本文提出的语音情感识别方法能有效地提高语音情感识别性能.; 陈港张石清赵小明; 关键词：卷积神经网络语音情感识别

一种采用Transformer网络的视觉人格识别方法: 2022年; 自动人格识别是当前心理学、计算机科学等相关领域的研究热点。为了有效利用视频序列中的时间维度特征和帧注意力特征,提出一种基于Transformer视频序列人格识别方法。首先,通过预训练好的卷积神经网络提取出对应的视觉帧级特征;然后,利用双向长短时记忆网络与Transformer网络对它们分别进行时间信息和帧注意力信息建模,学习高层次的视觉全局特征;最后,通过特征层融合方法将视觉全局特征结合,实现视觉人格识别。在公开人格数据集ChaLearn First Impression V2的实验结果表明,该方法取得了0.9141的大五人格平均分数,能够有效提升视觉人格识别效果。; 唐志伟张石清赵小明; 关键词：TRANSFORMER 卷积神经网络特征层融合

一种基于自适应互信息和层次化Transformer的多模态情感分析方法: 本发明公开了一种基于自适应互信息和层次化Transformer的多模态情感分析方法。本发明采用自适应互信息和层次化Transformer提高多种模态非对齐数据的特征融合效果，进而进行精准的情感分析，具体包括多模态数据特征...; 王丹丹向天炯张石清

支持向量机应用于语音情感识别的研究被引量：12: 2008年; 为了有效识别包含在语音信号中情感信息的类型,提出一种将支持向量机应用于语音情感识别的新方法。利用支持向量机把提取的韵律情感特征数据映射到高维空间,从而构建最优分类超平面实现对汉语普通话中生气、高兴、悲伤、惊奇4种主要情感类型的识别。计算机仿真实验结果表明,与已有的多种语音情感识别方法相比,支持向量机对情感识别取得的识别效果优于其他方法。; 张石清赵知劲戴育良杨广映; 关键词：支持向量机情感识别

一种融合多个深度学习模型的双模态情感识别方法: 本发明涉及语音和图像处理、模式识别领域，公开了一种融合多个深度学习模型的双模态情感识别方法，包括步骤：A）采集音视频信号，获得音频数据样本和视频数据样本；B）构建音频深度卷积神经网络和多模视频深度卷积神经网络，获得高层次...; 赵小明张石清

面向智能交通的人车识别无线感知方法研究: 2024年; 基于无线感知技术的人车识别方法,具有部署成本低、无侵入性等优点,是智能交通系统智慧水平提升的关键手段。然而,现存人车识别无线感知方法,多以2.4 GHz无线能量数据为基础,忽视sub-GHz在该领域中的应用,且鲜有工作探讨天线高度和人车识别性能内在联系。为此,旨在厘清载波频段、天线高度与算法性能关联关系,提出基于卷积神经网络的人车识别无线感知方法(Wireless Sensing-Based Human-Vehicle Recognition with Convolutional Neural Network,WsHVR-CNN),阐明人车识别无线感知方法设计依据与多参数影响机理。实验表明,sub-GHz与2.4 GHz无线能量数据均可为人车识别无线感知方法建构奠定基础,而基于2.4 GHz频段所构的WsHVR-CNN性能最优,在天线高度为0.8 m时准确度达到98.15%。此外,所开发的数据集公开于https://github.com/TZ-mx/WiParam,为相关工作深入研究提供基础。; 张石清张石清陈鑫权楼亮亮赵小明钱小鸿; 关键词：卷积神经网络