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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
易江燕 陶建华 刘斌 温正棋
为了提高噪声环境下语音识别系统的鲁棒性,提出了一种基于迁移学习的声学建模方法。该方法用干净语音的声学模型(老师模型)指导带噪语音的声学模型(学生模型)进行训练。学生模型在训练过程中,尽量使其逼近老师模型的后验概率分布。学生模型和老师模型间的后验概率分布差异通过相对熵(KL divergence)加以最小化。CHiME-2数据集上的实验结果表明,该方法的平均词错率(WER)比基线的绝对下降了7.29%,比CHiME-2竞赛第一名的绝对下降了3.92%。
[期刊] 情报学报
[作者]
范涛 王昊 陈玥彤
地方志作为中华文化的组成部分，是建设文化强国的重要一环，对其进行挖掘研究具有重要意义；同时，有效识别实体对地方志知识组织和知识图谱构建有着重要影响。当前地方志命名实体识别研究主要基于文本，缺乏文本对应的图片，而图片中的内容能够为识别文本中的实体提供额外的信息，从而提升模型识别实体的性能，并且实体识别还面临着已标注语料匮乏的问题。基于此，本文提出了利用深度迁移学习方法，结合地方志中的文本和图片进行多模态命名实体识别。首先，基于人民日报语料库和中文推特多模态数据集，分别预训练结合了自注意力机制的BiLSTM-attention-CRF模型和自适应联合注意力模型，利用基于神经网络的深度迁移学习方法将权重迁移至地方志多模态命名识别模型中，使模型获得提取文本和图片语义特征的能力；然后，结合过滤门对多模态融合特征去噪；最后，将融合后的多模态特征输入CRF (conditional random fields)层进行解码。本文将提出的模型在地方志多模态数据中进行了实证研究，并同相关基线模型作对比，实验结果表明，本文所提出的模型具有一定优势。
关键词：
深度迁移学习 多模态命名实体识别 地方志
[期刊] 教育与职业
[作者]
李刚
英语语音在英语学习中有重要作用,但是学生在英语语音学习中由于受母语负迁移的影响而容易产生一些不利于学习的问题。本文对这些问题进行了梳理,并且对英语语音教学提出了一些相应的建议。
关键词：
英语 语音学习 母语负迁移 教学建议
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
万军杰 祁力钧 卢中奥 周佳蕊 张豪
为提高果树病虫害危害程度分级精度进而更好地指导果园病虫害防治,采用迁移学习技术与GoogLeNet模型相结合的方法,对6种果园作物的25类病虫害样本进行识别与危害程度分级研究;同时,探究不同数据集大小以及不同优化算法对模型性能的影响;基于MATLAB平台设计了一款可视化的病虫害识别与分级系统。结果表明:1)基于迁移学习的GoogLeNet模型,对病虫害识别精度可达99.35%,危害程度分级精度可达92.78%;2)在相同训练参数下,本研究模型比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet、原GoogLeNet及MobileNet-v2模型验证精度提高了2.38%～11.44%,并且收敛速度最快;3)本研究模型识别精度随着数据集的增大而提高;在3种优化算法中SGDM算法耗时最短且精度最高,更适合本研究模型。通过拍摄果树叶片病害区域图像,本研究设计的系统能够在0.43s左右准确识别出果树种类、病害类型以及危害等级等信息。
[期刊] 物流技术
[作者]
王兴海
供应链系统因为本身的复杂性与所处环境的开放性在运行过程中存在各种不确定性,这些不确定性为供应链的正常运转带来了风险,提出一种基于权重智能优化的供应链鲁棒性建模与仿真方法,分析影响供应链鲁棒性的相关因素后,根据客户满意度将因素划分为网络鲁棒性、完成时间比、完成数量比三类,根据供应链的不确定性,使用粒子群优化的方法结合历史数据构造鲁棒性评价模型,对供应链的鲁棒性因素形成动态数字化度量,基于Matlab数学仿真软件分别从点边故障对该模型进行仿真,通过供应链的历史数据对模型进行验证,这种仿真模型的准确率高达92.3%,有效指导了供应链系统的风险评估与优化。
[期刊] 民族教育研究
[作者]
邓杏华
壮语属壮傣语族壮侗语支,与汉语、英语相比,在元音发音、辅音发音以及声母、韵母上有着较大的差异,因而以壮语为母语的学习者,在学习汉语和英语时往往会受到这些语言迁移因素的影响。因此,在民族地区高校教学中,教师应在语音迁移和语言距离理论的指导下,分析对比类型上接近的语言间的共性与差异,帮助学习者提高语际语言意识,从而促进学习者的多语学习。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
朱兵 贺昌政 李慧媛
客户信用评估是银行等金融企业日常经营活动中的重要组成部分。一般违约样本在客户总体中只占少数,而能按时还款客户样本占多数,这就是客户信用评估中常见的类别不平衡问题。目前,用于客户信用评估的方法尚不能有效解决少数类样本稀缺带来的类别不平衡。本研究引入迁移学习技术整合系统内外部信息,以解决少数类样本稀缺带来的类别不平衡问题。为了提高对来自系统外部少数类样本信息的使用效率,构建了一种新的迁移学习模型:以基于集成技术的迁移装袋模型为基础,使用两阶段抽样和数据分组处理技术分别对其基模型生成和集成策略进行改进。运用重庆某商业银行信用卡客户数据进行的实证研究结果表明:与目前客户信用评估的常用方法相比,新模型能...
[期刊] 林业科学
[作者]
张长春 李大方 张军国
【目的】为解决光照、背景和拍摄尺度等复杂因素对野生动物图像识别准确性的影响。【方法】以野外红外触发相机采集的野生动物图像为对象：1）利用ENA24和NACTI两个公开的野生动物数据集构建包含不相交领域数据集S1和S2，共11个动物类别，包含25 591幅图像；2）针对领域偏移问题，采用ResNet50网络作为特征提取模块构建领域对抗网络，有效减轻了领域偏移；3）引入Wasserstein距离和相关对齐的表征学习网络，建立了基于Wasserstein距离和相关对齐的迁移学习网络，用于特征提取和识别，挖掘迁移性的特征。【结果】采用平均准确率作为评价指标，ResNet50、DDC、DCORAL、DAN、DANN、CDAN、HAN和JTN这8个模型在11种野生动物上的识别表现分别为48.4%、51.6%、49.6%、52.6%、45.2%、50.9%、54.6%和53.5%；在改进残差模块的ResNet50基础上，并引入Wasserstein距离和相关对齐的表征学习网络后，与现有最佳方法相比，11种（类）野生动物的平均准确率提高了2.7%。【结论】基于Wasserstein距离和相关对齐的迁移学习方法在野生动物识别方面的平均准确率达到57.3%；引入Wasserstein距离和相关对齐的表征学习可有效提高野生动物识别模型的准确性。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
曲昭伟 赵燕娇 王晓茹
目前,大部分进行情感分类的模型以单个数据集进行训练并测试,然而对一个数据集训练得到的模型参数不适用于另一个数据集,模型不具备通用性.为此提出一种适用于多个领域的情感分类模型(MDSC),借助样本过滤和迁移学习,使训练得到的模型参数适用于多个领域下的不同数据集,使模型更具适用性和拓展性,即先将文档映射到领域的分布式表示,并以此作为领域分类和情感分类的桥梁,最后进行情感分类.为了使模型更具通用性,需要选择代表性强的数据样本,于是通过构建具有领域独立性的情感字典对属于同一文档的句子进行过滤,获取高质量的训练集.同时为了提高分类准确率并减少训练时间,使用基于参数的迁移学习方法,利用神经网络获得文档向量再进行分类.在包含15个不同领域的数据集上进行实验,与其他情感分类模型相比得到了较好的实验效果.
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
努尔麦麦提·尤鲁瓦斯 刘俊华 吾守尔·斯拉木 热依曼·吐尔逊 达吾勒·阿布都哈依尔
对维吾尔语而言,由于数据采集和标注存在各种困难,用于训练声学模型的语音数据不够充分。为此,该文研究了基于长短期记忆网络的跨语言声学模型建模方法,利用汉语庞大的训练数据训练深度神经网络声学模型,然后将网络的输出层权重去掉,用随机化的方式产生与维吾尔语输出层对应的权重值,采用反向传播的方式,利用维吾尔语语音数据更新所有权重来训练维吾尔语声学模型。实验结果表明:该方法使维吾尔语转写和听写识别错误率分别比基线系统相对降低了20%和30%。该方法利用汉语大数据来训练神经网络的隐藏层,使维吾尔语声学模型能在一个较好的
关键词：
声学模型 维吾尔语 跨语言 长短期记忆
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王建荣 张句 路文焕 魏建国 党建武
当机器人移动身体任何部位时,都会不可避免地产生自身噪声。这些自身噪声由身体关节或其他硬件设备如风扇等引起。由于自身噪声距离机器人麦克风较近,较目标声源更容易被获取。该文根据机器人自身噪声种类,提出了一种将谱减法、关节噪声模板减法、基于标注区域的倒谱均值减法以及多条件训练相结合的方法,从而估计和抑制自身噪声。一系列实验证明了所提出的方法可以有效地减少自身噪声影响,提高语音识别的鲁棒性。
关键词：
机器人 语音识别 语音增强
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
肖熙 徐晨
语音识别GMM-HMM (Gaussian mixture modelhidden Markov model)在使用最大似然状态序列(most likely state sequence,MLSS)准则得到观测量的最佳状态序列时,只考虑了具有语音帧最大似然值的状态信息,而忽略了其他次优状态对当前帧的影响,造成信息的丢失,从而降低了系统识别率。为更好地利用声学状态的似然值信息,该文提出了声学状态似然值得分模型和监督状态模型,并基于以上模型得到了状态似然聚类特征(state likelihood cluster feature,SLCF)、监督状态特征(supervised state feature,SSF)。这2种特征反映了MFCC (Mel frequency cepstrum coefficient)声学特征关于HMM状态的一种信息。实验表明,将SLCF、SSF分别与MFCC融合,新的特征可提高语音识别效果。融合了SLCF、SSF后,与GMMHMM只使用MFCC相比,孤立字识别系统的总错误率分别相对下降了6.10%、9.66%,连续语音识别系统的总错误率分别相对下降了2.53%、11.05%。
[期刊] 学位与研究生教育
[作者]
李红昌 叶玲 裴劲松
研究生基于问题的学习(PBL)模式对陈述性知识和策略性知识的教与学重视不足,使研究生问题导向学习模式与基础科学、常规知识的学习存在一定程度的脱节,没有把问题提出、问题讨论和问题解决贯穿于陈述性知识、程序性知识和策略性知识学习的全过程,不利于知识迁移作用的充分发挥,不利于创新型人才的培养和探究性学习的深入开展。研究生“全程问题导向学习模式”,把基于问题的学习模式导入研究生各种知识的教与学过程之中,使传统教学模式和现代教学模式得到了一定程度的统一。
[期刊] 教育与职业
[作者]
申瑞杰
学习迁移能够提高学生学习效率,增强学生自主学习能力,促进知识和技能的转化。影响学习迁移的因素包括学习材料与情景、学生个体和教师的教学方法及迁移意识。文章提出,中职计算机教学应明确教学目标,打好迁移基础;合理呈现教学内容,创造迁移条件;创设学习情境,引发学习迁移;提高概括能力,促进有效迁移;加强变式练习,提升迁移效果。
关键词：
学习迁移 计算机教学 学习效率 创新能力
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
郑文斌 周欣雨 吴艳 凤雷 尹洪涛 付平
根据“基于项目驱动的人工智能与数据挖掘技术创新实践”课程实验的技术要求，设计了基于迁移学习的锂电池SOH(state of health)估算实验案例。在样本难以获得的情况下，为了提高SOH估算精度，提出了一种基于迁移学习的锂电池SOH估算方法。采用数据驱动的方式对电压、电流、SOC(state of charge)、IC(incremental capacity)数据进行特征提取；利用网络迁移，将已有的大量的电池老化实验数据中锂离子电池的共有知识迁移到工况数据域以弥补工况下老化信息缺失的局限。该案例的设计有助于提升学生对迁移学习算法及新能源相关技术的了解，培养学生算法设计能力，扩展学生的知识面。
关键词：
人工智能 迁移学习 锂电池 SOH
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