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期刊信息/Journal information
重庆邮电大学学报(自然科学版)
重庆邮电大学
重庆邮电大学学报(自然科学版)

重庆邮电大学

刘宴兵

双月刊

1673-825X

journal@cqupt.edu.cn

023-62461032

400065

重庆南岸区

重庆邮电大学学报(自然科学版)/Journal Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications(Natural Science Edition)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊主要刊登通信与信息系统,信号与信息处理,计算机应用技术,计算机软件与理论,电磁与微波技术,微电子学与固体电子学,控制理论与控制工程以及相关基础技术领域的学术论文、研究报告、综述、研究简报及学位论文。中国科技核心期刊、教育部优秀期刊、全国优秀学报、重庆市“十佳”科技期刊、重庆市优质期刊;英国科学文摘(SA)、英国INSPEC数据库、美国剑桥科学文摘(CSA)、俄罗斯文摘(AJ)、中国科技论文与引文数据库(CSTPC)、学术期刊综合评价数据库等收录。
正式出版
收录年代

    基于多维度注意力机制和复数Conformer的单通道语音增强方法

    高盛祥莫尚斌余正涛董凌...
    393-403页
    查看更多>>摘要:为提高被噪声干扰的语音的可理解性和语音质量,针对用于语音增强的深度复数网络对语音复数谱中关键声学特征提取不充分、关联信息建模不合理的问题,提出了基于多维度注意力机制和复数Conformer的单通道语音增强方法(SE-MDACC).在复数U-Net架构下引入复数Conformer,对语音幅度和相位的相关性进行建模;利用多维度注意力机制,构造更加丰富的特征来增强卷积层的表示能力;在残差连接中加入注意力门控机制强化重构语音的细节信息.实验结果显示,相比于深度复数卷积递归网络,SE-MDACC的客观评价指标语音质量感知评估和短时客观可懂度分别提升 15.299%、1.462%,表明SE-MDACC可充分提取语音声学特征并对幅度和相位相关性进行合理建模,有效提升语音质量和可理解性.

    深度复数网络声学特征关联信息多维度注意力机制语音增强

    基于元素注意门控复用的锂离子电池荷电状态估计

    刘倍源彭晓丽温崇唐晨霞...
    404-408页
    查看更多>>摘要:为了提高荷电状态(state-of-charge,SOC)估计精度,提出一种基于元素注意门的电池荷电状态递归神经网络,为输入向量的每个特征元素分配不同的重要程度,验证并分析不同神经元数量和隐藏层层数下的测试结果,利用确定的最优参数设置进行不同温度下的电池SOC估算,在不同电池特征参数下对SOC估计任务的重要性进行可视化分析.相同数据集的SOC估计精度表明,提出的网络模型在SOC估计任务中精度有明显提升.

    锂离子电池荷电状态门控循环神经网络元素注意门

    "面向车路云一体化的车联网关键技术"专题征稿启事

    封3页