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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

    "语音/音频信号智能处理"专栏序言

    张雄伟刘晓峻
    1043页
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    多说话人分离与目标说话人提取的研究现状与展望

    鲍长春杨雪
    1044-1061页
    查看更多>>摘要：语音分离作为语音信号处理领域的前沿技术,具有重要的研究价值和广阔的应用前景.通常,麦克风拾取的信号包含有多个说话人的语音、噪声和混响.为了提升用户的听觉体验以及后端设备的处理性能,需要对混合信号进行语音分离.语音分离起源于著名的鸡尾酒会问题,旨在从混合信号中分离出说话人的语音信号.近年来,研究人员提出了大量的语音分离方法,显著提升了分离性能.本文对这些语音分离方法进行了系统的归纳和总结.首先,根据目标说话人的辅助信息利用与否,将语音分离方法分为两大类,即多说话人分离与目标说话人提取;其次,从传统到基于深度学习的角度,分别对多说话人分离和目标说话人提取两类方法进行详细介绍;最后,讨论了当前语音分离领域面临的一些挑战,并对未来的研究方向进行展望.

    语音分离鸡尾酒会问题多说话人分离目标说话人提取深度学习

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    基于深度学习的说话人确认方法研究现状及展望

    李建琛韩纪庆
    1062-1084页
    查看更多>>摘要：随着深度学习的不断发展,说话人确认(Speaker verification)技术已经取得了长足的进步.该技术相较于其他生物特征识别技术,具有可远程操作、成本低和易于人机交互等优势,在公安刑侦、金融服务等领域展现出广泛的应用前景.本文系统综述了基于深度学习的说话人确认技术的发展脉络.首先,介绍了基于深度学习的说话人特征表示模型在模型输入与结构、池化层、有监督损失函数和自监督学习与预训练模型4个方面的发展历程和研究现状;其次,探讨了说话人确认技术在实际应用中面临的跨域不匹配问题,如噪声干扰、信道不匹配和远场语音等,并概述了相应的领域自适应和领域泛化方法;最后,指出了进一步的研究方向.

    说话人识别说话人确认深度学习领域不匹配自监督学习

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    分布式麦克风阵列拾音理论与应用方法综述

    张结呼德张晓雷凌震华...
    1085-1113页
    查看更多>>摘要：经过数十年的发展,麦克风阵列技术日益成熟,并广泛应用于视频会议、智能电视、移动通话和助听器等人机交互系统.然而,现实噪声或远距离交互场景中,限定阵型结构的传统麦克风阵列的拾音质量难以保证.随着无线智能终端设备的广泛使用,分布式麦克风阵列(或称无线声传感器网络)为提升复杂开放域语音交互系统的拾音质量提供了更多可能性,并在阵列组织、应用体验和声场覆盖度上更有优势.近年来,分布式麦克风阵列在很多语音交互任务上展现出良好的应用潜力,基本实现了对传统麦克风阵列语音任务的全覆盖.本文将重点总结现阶段分布式麦克风阵列的拾音理论和应用方法,包括阵列组织原理、麦克风节点效用评估,以及结合下游语音任务阐述其应用方法.最后,将简要论述分布式麦克风阵列走向实用的关键挑战与发展趋势.

    分布式麦克风阵列无线声传感器网络麦克风效用语音交互拾音质量

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    基于两步单源点筛选的改进退化解混和估计算法

    吴礼福马思佳孙康
    1114-1125页
    查看更多>>摘要：退化解混和估计(Degenerate unmixing estimation technique,DUET)算法是一种典型的欠定盲源分离算法,其采用的二进制时频掩蔽会保留部分干扰信号.提出了基于两步单源点筛选的改进DUET算法,首先使用余弦角算法进行单源点筛选,再采用计算相似度的方法进行第二步单源点筛选.通过两步单源点筛选获得更精确的目标信号和干扰信号后,设计用于抵消干扰信号的滤波器取代DUET中的二进制时频掩蔽,达到抑制干扰信号和提取目标信号的目的.仿真实验结果表明,该方法在正定盲源分离和欠定盲源分离两种情况下都有较优的盲源分离性能.

    盲源分离退化解混和估计算法单源点筛选抵消核语音信号

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    融合神经网络的卡尔曼滤波啸叫抑制路径突变检测算法

    郭昊诚陈锴卢晶
    1126-1134页
    查看更多>>摘要：分区频域卡尔曼滤波(Partitioned block frequency domain Kalman filtering,PBFDKF)因其收敛速度快、稳态误差小的优势被应用在自适应滤波声反馈抑制(Adaptive feedback cancellation,AFC).然而,当声反馈路径发生突变时,卡尔曼滤波会进入锁死状态,难以再次跟踪.本文提出一种融合神经网络的卡尔曼滤波啸叫抑制状态检测算法(Kalman-filter-based AFC with state detection model,KFSD).该系统将卡尔曼滤波声反馈抑制系统的传声器采集信号、残差信号和滤波器更新量作为输入特征,通过神经网络对卡尔曼滤波的状态误差协方差矩阵进行修正,从而实现路径突变情况下的再次跟踪和收敛.仿真实验结果验证了所提算法具有较高的正判率、较低的虚警率和较短的延迟帧数,算法同时具备快速再跟踪性能,提高了声反馈抑制效果.

    声反馈抑制自适应滤波卡尔曼滤波状态检测深度神经网络

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    利用互子带滤波器和稀疏特性的多通道线性预测语音去混响方法

    康瑶康坊杨飞然
    1135-1146页
    查看更多>>摘要：多通道线性预测是最为流行的语音去混响方法之一,现有相关研究大多利用子带谱减模型在每一个频带独立地获取期望信号,但这忽略了不同子带之间的相互影响.本文提出一种利用互子带谱减模型的多通道线性预测语音去混响方法.相比于大多数方法采用的子带谱减模型,本文方法采用的互子带谱减模型能够利用互子带滤波器来对不同子带之间的相互影响进行建模.本文方法利用复广义高斯分布建模期望信号,相比于常用的高斯分布,复广义高斯分布能够通过调整形状参数来描述语音信号的稀疏特性.在最大似然估计框架下,将语音去混响转化为关于互子带滤波器和子带滤波器的优化问题;并且基于替代最小化方法推导了保证收敛的优化算法.在不同混响时间、不同通道、不同声源和传声器距离情况下的一系列语音去混响实验验证了本文方法的性能显著优于传统去混响算法.

    语音去混响多通道线性预测互子带滤波器复广义高斯分布替代最小化

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    数据驱动下图模型冲突分析决策支持系统构建研究

    徐海燕孔杨戴思凡
    1147-1162页
    查看更多>>摘要：当今世界由于经济、科技、地缘战略、国际秩序等问题频繁爆发冲突事件,冲突规模正由个体冲突、小规模群体冲突向复杂大规模群体冲突转变.相较于个体间的冲突,大规模群体冲突事件持续时间更长、波及范围更广,易对我国的社会秩序以及经济发展造成恶劣影响.图模型冲突分析(Graph model for conflict resolution,GMCR)理论提供了分析冲突、解决矛盾的有效方案,作为一门专业解决冲突问题的理论工具已经在水资源、环境管理和经济政策等领域得到广泛应用,并取得良好效果.然而,随着冲突事件参与者日渐增多、主体的策略日趋复杂形成了指数级增加的局势,以及主体的偏好行为不确定性加强,传统的决策支持系统GMCRⅡ难以求解此类复杂冲突问题.基于强度偏好冲突分析理论的代数表达,开发了基于.NET平台的冲突分析WEB系统SP-GMCRDSS,该系统包括可行状态生成、状态转移设置、强度偏好序列生成和稳定性分析引擎4个模块,对比现有的系统,SP-GMCRDSS能更高效地辅助冲突分析者解决数据驱动下的大型、复杂的冲突.并且运用文本挖掘技术提取决策者策略数据,辅助分析者确定决策支持系统建模信息的输入,降低模型构建的主观性.最后,通过"兰州水污染冲突事件"演示了该系统的建模、求解以及分析的功能.

    图模型冲突分析强度偏好决策支持系统WEB系统数据驱动

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    面向时空轨迹流的共同运动模式分布式挖掘算法

    余舒鹏吴春雨赵斌吉根林...
    1163-1181页
    查看更多>>摘要：从轨迹流中挖掘共同运动模式指在同一时间内发现具有相同运动行为的移动对象群体,在交通物流、疫情防控等方面具有重要意义.然而,现有研究面对大规模轨迹流数据难以做到快速响应.因此,本文首先提出了基于滑动窗口的分布式时空轨迹流共同运动模式挖掘算法,使用滑动窗口计算模型代替快照计算模型,利用增量式更新代替重新计算,使算法更适用于无界且快速到达的轨迹流数据,在效率和有效性方面呈现更好的性能.其次,针对分布式流处理系统中由于负载不均导致性能下降问题,提出了自适应多级动态数据分发策略,该策略能够适应轨迹流数据的动态变化,实时监测系统负载情况并根据负载不均的程度做出适当调整.最后,基于分布式流处理平台Flink实现了上述功能,并通过真实数据集的实验证明本文提出的算法比基准方法具有更快的响应速度和更低的延迟.

    时空轨迹流共同运动模式分布式系统滑动窗口负载均衡

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    基于多任务强化学习的地形自适应模仿学习方法

    余昊梁宇宸张驰刘跃虎...
    1182-1191页
    查看更多>>摘要：地形自适应能力是智能体在复杂地形条件下稳定运动的基础,而由于机器人动力学系统的复杂性,传统逆动力学方法通常难以使其具备这种能力.现有利用强化学习在解决序列决策问题上的优势训练智能体地形适应能力的单任务学习方法无法有效学习各类地形中的相关性.事实上,复杂地形自适应任务可以认为是一种多任务,子任务间的关系可以用不同地形影响因素来衡量,通过子任务模型的相互学习解决数据分布信息获取不全面的问题.基于此,本文提出一种多任务强化学习方法.该方法包含1个由子任务预训练模型组成的执行层和1个基于强化学习方法、采用软约束融合执行层模型的决策层.在LeggedGym地形仿真器上的实验证明,本文方法训练的智能体运动更加稳定,在复杂地形上的摔倒次数更少,并且表现出更好的泛化性能.

    多任务学习模仿学习强化学习地形影响因素LeggedGym地形仿真器

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