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数据采集与处理
中国电子学会 中国仪器仪表学会信号处理学会　中国仪器仪表学会中国物理学会微弱信号检测学会　南京航空航天大学
数据采集与处理

中国电子学会 中国仪器仪表学会信号处理学会　中国仪器仪表学会中国物理学会微弱信号检测学会　南京航空航天大学

贲德

双月刊

1004-9037

sjcj@nuaa.edu.cn

025-84892742

210016

南京市御道街29号1016信箱

数据采集与处理/Journal Journal of Data Acquisition & ProcessingCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国科协主管，由中国电子学会、中国仪器仪表学会所属信号处理学会，中国仪器仪表学会、中国物理学会所属微弱信号检测学会和南京航空航天大学联合主办，南京航空航天大学出版，向国内外公开发行的技术刊物。主要反映信号处理、测试工程和计算机应用的科技成果，为中文核心期刊，中国科技论文统计周期刊，中国科学引文数据库(CSCD)中文核心期刊统计源，并被美国Ei Page One数据库、俄罗斯《文摘杂志》、《中国电子科技文摘》、《中国无线电电子学文摘》、《计算机网用文摘》、《中国导弹与航天文摘》等多种国内外著名检索刊物列为统计源。并是“中国国防科技中文期刊文献数据库”和“中国学术期刊(光盘版)”的成员。
正式出版
收录年代

    一种半监督金融事件多标签分类方法

    杨卓峰李旸李德玉
    385-394页
    查看更多>>摘要：随着数字金融服务业的不断发展,互联网和金融服务系统积累了海量文本数据,对金融文本中描述的金融事件自动分类是金融科技的现实需求,也是自然语言处理和机器学习领域广泛关注的方向.目前,深度学习方法已在文本分类中广泛应用,针对文本数据中的金融事件多标签分类中存在的已标注数据缺少、已有深度学习方法消耗资源大以及现有方法未利用金融事件文本的具体特点等问题,通过采用ALBERT和TextCNN等表示工具,引入主体词注意力机制,提出了一种半监督金融事件多标签分类方法.首先,通过无监督数据增强(Unsupervised data augmentation,UDA)方法缓解标注数据量不足的问题;其次,引入了主体词注意力机制,使用ALBERT动态词向量表征方法对文本中的词进行表示;然后,利用TextCNN对文本进行综合语义表示;最后,分别采用交叉熵和KL散度度量标记数据和无标记数据的损失来训练模型.在金融文本数据集上验证了本文所提方法的有效性.

    金融文本金融事件多标签分类半监督方法注意力机制

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    结合图像纹理的自适应透射率修正去雾算法

    孙景荣陈哲哲王健凯宋诗斌...
    395-405页
    查看更多>>摘要：图像去雾算法在户外智能监控及交通导航等领域普遍应用,通过去雾后提高图像的清晰度以提高目标的识别效果.暗通道及其改进算法在天空等景深灰色较亮区域的透射率估计存在偏差,易导致图像失真、细节模糊等问题,对智能交通领域图像识别有严重影响.本文提出了自适应透射率去雾方法对透射率进行补偿,采用对数变换获得对数补偿算子调节景深区域透射率,根据图像信息丰富程度计算出暗通道的置信度,结合图像纹理信息构造出纹理补偿算子,通过自适应透射率补偿参数调整灰色亮部区域的初始透射率,可有效改善图像去雾后失真等问题.本算法的平均梯度、信噪比、信息熵等客观指标较其他去雾算法均有所提高,图像中灰色亮部区域透射率补偿效果良好,复原图像细节清晰自然、亮度适中,有效提升了图像质量.

    透射率对数变换图像纹理信息图像去雾图像处理

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    一种融合激励和颤音建模的端到端歌唱合成方法

    周骁胡亚军潘嘉胡国平...
    406-415页
    查看更多>>摘要：近年来,歌唱合成技术快速发展,基于变分推理和流模型的端到端歌唱合成(VISinger)成为主流,但其在效果上和真人仍有一定差距,主要体现在合成歌声中的音高听感不连续、颤音合成不佳及发音不稳定等.为此,本文针对性地提出了一系列改进方法:针对基频稳定性问题,提出在解码器中增加激励模块,将基频信息以激励信号的形式显式提供给解码器;针对颤音合成不自然问题,增加颤音预测模块,通过流式模型和变分数据增强,显式对歌声中的颤音进行建模;进一步在先验网络中增加ReZero策略.实验结果显示,增加激励信号能提升合成基频的稳定性,颤音建模对颤音的恢复有显著提升作用,ReZero策略对训练速度和发音稳定性有一定提升.主观测听中,本文提出的模型在歌唱合成自然度上相比VISinger有显著优势,平均意见分(Mean opinion score,MOS)达到3.95,对比两阶段建模方法DiffSinger+HiFiGAN也有明显优势,证明了本文所提方法的有效性.

    端到端歌唱合成神经网络颤音建模归一化流变分数据增强

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    基于自注意力机制的音频对抗样本生成方法

    李珠海郭武
    416-423页
    查看更多>>摘要：随着个人语音数据在网络上的传播以及自动说话人识别算法的发展,个人的声纹特征面对着泄露的风险.音频对抗样本可以在人耳主观听觉不变的前提下,使得自动说话人识别算法失效,从而保护个人的声纹特征.本文在典型的音频对抗样本生成算法FoolHD模型的基础上引入了自注意力机制来改进对抗样本生成,该方法称为FoolHD-MHSA.首先,使用卷积神经网络作为编码器来提取输入音频频谱的对抗扰动谱图;然后利用自注意力机制从全局角度提取扰动谱不同部分特征的关联特征,同时将网络聚焦到扰动谱中的关键信息、抑制无用信息;最后,使用解码器将处理后的扰动谱隐写到输入频谱中得到对抗样本频谱.实验结果表明,FoolHD-MHSA方法生成的对抗样本相比FoolHD方法有着更高的攻击成功率和平均客观语音质量评估(Perceptual evaluation of speech quality,PESQ)得分.

    自注意力机制对抗样本说话人识别深度神经网络

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    基于多任务学习的语音情感识别

    李云峰闫祖龙高天方昕...
    424-432页
    查看更多>>摘要：在近期的语音情感识别研究中,研究人员尝试利用深度学习模型从语音信号中识别情感.然而,传统基于单任务学习的模型对语音的声学情感信息关注度不足,导致情感识别的准确率较低.鉴于此,本文提出了一种基于多任务学习、端到端的语音情感识别网络,以挖掘语音中的声学情感,提升情感识别的准确率.为避免采用频域特征造成的信息损失,本文利用基于时域信号的Wav2vec2.0自监督网络作为模型的主干网络,提取语音的声学特征和语义特征,并利用注意力机制将两类特征进行融合作为自监督特征.为了充分利用语音中的声学情感信息,使用与情感有关的音素识别作为辅助任务,通过多任务学习挖掘自监督特征中的声学情感.在公开数据集IEMOCAP上的实验结果表明,本文提出的多任务学习模型实现了76.0%的加权准确率和76.9%的非加权准确率,相比传统单任务学习模型性能得到了明显提升.同时,消融实验验证了辅助任务和自监督网络微调策略的有效性.

    深度学习多任务学习语音情感识别自监督模型微调策略

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    IRS辅助大规模MIMO系统中抑制残余硬件损伤的AQBFO无源波束赋形方案

    彭坤梁彦李飞
    433-444页
    查看更多>>摘要：由通信收发机硬件非理想特性导致的残余硬件损伤在智能反射面(Intelligent reflecting surface,IRS)辅助的大规模多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)系统中难以避免,并且会严重降低上行用户的可达和速率.针对这一问题,本文提出了一种基于自适应量子菌群觅食优化(Adaptive quantum bacterial foraging optimization,AQBFO)算法的无源波束赋形方案,用于抑制残余硬件损伤对系统性能的影响.首先,基于统计信道状态信息(Channel state information,CSI)推导出系统上行可达和速率的近似解析表达式.然后,以最大化和速率为目标,基于AQBFO算法对无源波束赋形进行优化.仿真结果验证了在IRS辅助大规模MIMO系统中,基于AQBFO算法的无源波束赋形方案能够有效抑制残余硬件损伤的影响,并显著提升系统的上行遍历和速率.

    大规模多输入多输出智能反射面残余硬件损伤统计信道状态信息自适应量子菌群觅食优化

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    一种跳转向量的隐性加权分数傅里叶变换通信方法

    刘芳黄珂婷侯宇冯永新...
    445-455页
    查看更多>>摘要：加权分数傅里叶变换(Weighted fractional Fourier transform,WFRFT)技术可以极大地改变信号的特性,使信号的统计特性多样化,从而有效地保障通信信息安全.为解决单参数WFRFT通信抗扫描能力不足的问题,以单参数WFRFT为切入点,深入研究单参数分数域的形成机理,分析其潜在的微观特征和暗特征,从而提出了一种基于跳转向量的隐性WFRFT通信方法(Implicit WFRFT communication method of jump vector,IWVJ).利用调制阶数与星座图的关系,建立了跳变矩阵和跳变向量,并以此制定了控制规则.此外,通过跳变向量控制获得动态调制阶数,从而达到安全通信的目的.仿真结果表明,IWVJ方法对授权接收机具有较高的反变换解调相似度和较低的误码率,相比于具有普适扫描能力的非授权接收机性能更优.同时对解调阶数误差、基础调制阶数和跳转频率等参数的设置给出了适用的建议,使IWVJ方法能够更好地应用于通信系统,为具有抗干扰、抗截获和抗欺骗能力的保密通信提供技术依据.

    加权分数傅里叶变换调制阶数安全通信扫描

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    基于密文KNN检索的室内定位隐私保护算法

    欧锦添乐燕芬施伟斌
    456-470页
    查看更多>>摘要：在定位请求服务中,如何保护用户的位置隐私和位置服务提供商(Localization service provider,LSP)的数据隐私是关系到WiFi指纹定位应用的一个具有挑战性的问题.基于密文域的K-近邻(K-nearest neighbors,KNN)检索,本文提出了一种适用于三方的定位隐私保护算法,能有效提升对LSP指纹信息隐私的保护强度并降低计算开销.服务器和用户分别完成对指纹信息和定位请求的加密,而第三方则基于加密指纹库和加密定位请求,在隐私状态下完成对用户的位置估计.所提算法把各参考点的位置信息随机嵌入指纹,可避免恶意用户获取各参考点的具体位置;进一步利用布隆滤波器在隐藏接入点信息的情况下,第三方可完成参考点的在线匹配,实现对用户隐私状态下的粗定位,可与定位算法结合降低计算开销.在公共数据集和实验室数据集中,对两种算法的安全、开销和定位性能进行了全面的评估.与同类加密算法比较,在不降低定位精度的情况下,进一步增强了对数据隐私的保护.

    隐私保护指纹定位密文K-近邻检索布隆滤波器WiFi

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    用于正弦波频率估计的修正I-Rife算法

    王哲文许晖易辉跃黄浩...
    471-480页
    查看更多>>摘要：对正弦波信号的频率估计是雷达领域常见的问题.当真实频率接近量化频点时,I-Rife算法的频移因子的计算会产生较大误差,为提高频率估计的精度,本文通过分析Rife及I-Rife算法的性能及误差产生的原因,利用频谱细化的方法,提出了一种修正I-Rife算法,即用峰值频点左右各0.5点处的频谱幅值来替代频谱峰值点的幅值和次大值频点处的幅值进行插值计算,对频率偏移值进行更为准确的估计,在计算量与I-Rife算法几乎相同的情况下,有效地提高了频率的估计精度.仿真结果表明,改进后的I-Rife算法整体性能优于I-Rife算法,且估计的均方根误差更接近于克拉美-罗下界.

    Rife算法频率估计频谱细化快速傅里叶变换克拉美-罗下界

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    基于稀疏约束的低复杂度可变分数时延滤波器

    王静雯周文静沈明威韩国栋...
    481-489页
    查看更多>>摘要：针对基于Farrow结构的可变分数时延(Variable fractional delay,VFD)滤波器需求解大量子滤波器系数这一关键问题,本文将稀疏约束理论引入滤波器的权系数优化中,研究具有稀疏系数的Farrow结构滤波器.在极大极小(Minimax)准则下,通过添加L1正则化约束项改进权系数优化模型,在系数(反)对称性基础上进一步增加系数的稀疏度.然后,采用交替方向乘子法(Alternating direction method of multipliers,ADMM)进行权系数迭代求解.仿真实验表明,本文提出的基于稀疏约束的VFD滤波器在保证高延迟精度的同时,乘法器和加法器分别减少了47.69%和58.60%,极大地降低了系统运算量以及复杂度.

    稀疏约束可变分数时延滤波器极大极小交替方向乘子法Farrow结构

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