基于卷积循环神经网络的语音逻辑攻击检测

语音合成和语音转换等技术正逐渐成为合成语音的主流方法,合成语音对社会稳定和国家安全都具有潜在的风险。为进一步提高合成、转换伪造语音检测的准确率,从混合网络模型,特征选择出发,提出了基于CNN-RNN-DNN网络的3种混合网络模型,分别为CNN-LSTM-DNN、CNN-GRU-DNN、CNN-BiLSTM-DNN。模型中卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)部分可以进行下采样,循环神经网络(recurrent neural network, RNN)部分解决语音中的时序问题,深度神经网络(deep neural network, DNN)部分则实现分类功能。每种混合网络模型包含20层网络层。对提取的6种声学特征进行实验,其中CNN-LSTM-DNN+MFCC的组合表现最优,等错误率为5.79%,比ASVspoof2019提供的B02基线系统低28.43%。比较了3种混合网络结合6种特征的表现并增加了其与4种单独网络的对照实验,结果表明本文提出的混合网络模型具有性能稳定、准确率高等优点且梅尔频率倒谱系数(mel-frequency cepstr...     

基于注意力模型的卷积循环神经网络城市声音识别

环境声音识别（Eenvironment Ssound Rrecognition ,ESR）在基于情景感知和辅助技术等领域发挥着重要作用。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）作为两种最具代表性的特征提取方法,在语音和音乐信号处理方面都取得显著效果,然而二者都存在一定缺点,CNN无法有效提取时间特征,RNN在提取空间特征上也存在明显劣势。为了有效的提取并利用时间特征和空间特征,提出一种新模型,利用时间分布卷积神经网络（CNN）从梅尔频谱图中提取城市环境声音特征,然后应用双向长短时记忆网络（BiLSTM）从CNN输出中获取时间信息,最后在BRNN的输出序列上实施注意力机制,从而关注到与城市环境声音最相关的特征进而做出分类判断,注意力机制既提高了分类准确性,又增强了模型的可解释性。实验结果表明,在Urbansound8K数据集中,该模型可获得80.2%的分类准确率,这优于以前在同一数据集的报告结果     

基于卷积门控循环神经网络的Web攻击检测方法

针对Web应用程序的攻击一直是网络空间对抗的热点问题,随着Web攻击技术的不断发展,传统的入侵检测系统和Web应用防火墙越来越无法满足安全防护需求。针对攻击者在Web请求中嵌入可执行代码或注入恶意代码来构造各种Web攻击,本文设计一种基于特征融合的恶意Web请求检测卷积门控循环单元(CGRU)神经网络。该网络利用CNN捕捉网络事件的局部特征和高阶特征,摒弃了传统的池化方法,采用GRU代替原有的池化层在时间维度上进行特征采集。同时,为了提高检测性能,筛选传统机器学习中在Web攻击检测领域分类效果较好的9个统计特征来增强原始特征。此外,还使用Word2Vec模型对词嵌入矩阵进行预训练,获得CGRU模型的输入,并对最终结果进行分类,有效提高多分类精度。在公开的HTTP CSIC 2010数据集上与当前典型方法进行对比实验,结果表明：本文所提方法的准确率为99.81%,召回率为99.78%,F₁值为98.80%,精准率为99.81%,较当前典型方法均有提高。     

基于卷积神经网络的网络入侵检测系统模型

针对传统入侵检测算法普遍存在的检测准确率偏低、误报率高和对未知安全威胁检测的不足等问题,利用卷积神经网络的数据特征提取自主发现和提取的技术特征以及高准确率,提出一种基于卷积神经网络算法的网络入侵检测系统模型,公开数据集测试结果显示该模型较传统的入侵检测方法有较高的准确率和较低的漏报率。     

基于迁移学习的个性化循环神经网络语言模型

针对在小数据集上开发个性化语言模型仍存在的障碍,提出基于迁移学习的个性化循环神经网络语言模型。设计了基于预训练词向量、预训练电影剧本数据集、基于参数微调和特征提取分类器的迁移学习训练模式,在小数据集上建立了具有较高辨识度的个性化语言模型,降低了模型的困惑度,改进了模型的性能。模型的实验以电视剧Seinfeld角色为基础。结果表明:该模型在特定角色测试数据集上的困惑度比其他角色数据集平均低17.65%,证明其已经学会了该角色的个性化风格;迁移学习使得模型最低困惑度平均降低了36.38%,较好地解决了基于小数据集开发个性化语言模型存在的障碍问题。     

基于卷积神经网络的烟雾检测

针对已提出的很多烟雾检测方法中都是基于手工制作的特征或者使用原始图片直接作为神经网络的输入,减少了深度学习的鲁棒性。为解决这些问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的烟雾检测方法。使用图片归一化方式消除光照的影响,利用烟雾颜色检测烟雾候选区域,CNN自动提取烟雾候选区域的特征,进行烟雾识别,根据分类结果得到报警信号。针对烟雾产生初期烟雾区域相对较小的问题,利用扩大候选区域的策略提高烟雾检测的及时性。由于训练数据少或不平衡引起的过度拟合,使用数据增强技术从原始数据集生成更多训练样本解决该问题。实验结果表明,该方法能有效地检测烟雾,且具有更高的准确率和更好的鲁棒性。     

基于卷积神经网络Android恶意软件检测

随着智能手机的广泛使用,手机APP软件数量也日益剧增,产生了很多恶意APP软件,恶意APP软件可能会窃取手机里隐私信息,因此,检测恶意APP已成为一项重要的安全问题;其中Android系统市场占有率很高,恶意APP软件也数不胜数,因此,Android恶意软件的检测成为了研究的重点.鉴于很多APP都具备反编译功能,我们直...     

基于卷积神经网络的目标识别及姿态检测

基于深度学习方法,运用Faster R-CNN目标检测架构和ZFNet卷积神经网络,针对微装配系统目标的特点对网络进行训练,在此基础上设计了一个网络对识别目标进行姿态检测.实验结果表明:采用深度学习方法可以有效地对部分遮挡的目标进行识别并检测其姿态,相比于传统方法,该方法对环境适应性更强且速度更快,具有实际应用价值.     

基于卷积神经网络的行人检测方法

针对行人检测算法未能充分利用行人的特征信息,导致对行人的检测效果不佳问题,本文对无锚框的行人检测网络模型CSP进行了相应改进,提出了一种基于卷积神经网络的行人检测算法.首先,将原主干网络由ResNet-50加深为ResNet-101,然后引入卷积块注意力模块(CBAM)来提高原网络对小尺度行人中心点的特征表达,加入基于...     

基于卷积神经网络的微表情识别模型

由于微表情具有持续时间短、发生强度弱、动作幅度小等特点,这使微表情识别面临特征提取困难、识别精度低等挑战.针对其面临的数据样本数量少且不平衡、识别精度低等问题,该文提出了基于卷积神经网络的CNNMER(Convolutional Neural Network Micro-Expression Recognition)模...     

基于卷积神经网络的入侵检测算法

作为深度学习的一种有效算法,深度卷积网络已成功应用在处理图像、视频和音频等领域.通过建立一卷积神经网络模型并应用于网络入侵检测,选取的卷积核与数据进行卷积操作提取特征的局部相关性从而提高特征提取的准确度.采集到的网络数据通过多层"卷积层-下采样层"的处理对网络中正常行为和异常行为的特征进行深度刻画,最后通过多层感知机进行正确分类.KDD 99数据集上的实验表明,文中提出的卷积神经网络模型与经典BP神经网络、SVM算法等相比,有效提高了入侵检测识别的分类准确性.      

基于卷积神经网络的人眼状态检测

提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的人眼检测及眼睛睁闭状态分类的方法.首先,训练1个用于检测人眼中心点的卷积神经网络,当输入人脸图像时,网络能快速检测到双眼中心点,并输出中心点对应的坐标值;根据中心点坐标值可以确定眼睛区域,得到人眼图像;然后将人眼图像输入到1个用于判断眼睛睁闭状态的分类网络,得到眼睛的睁闭状态.试验结果表明:本文提出的方法有效可行,眼睛定位的准确率可达96%,状态分类准确率可达97.07%.相比传统方法,该方法具有较好的鲁棒性和应用前景.     

基于卷积神经网络的葡萄叶片检测

为解决酿酒葡萄生长状态的在线自动监测问题,该文提出了一种基于卷积神经网络的葡萄叶片检测算法。通过多层卷积的方式产生特征图,使原图像的特征增强并且降低了图像噪声,在最后一层特征图中,通过使用RPN(Region proposal network)生成建议区域,然后进行池化操作,最后进行边框回归与分类。该算法在有叶片遮挡、光照阴影、病害叶片等复杂背景因素下对葡萄叶片有良好的检测效果。试验表明,该算法在复杂背景下对葡萄叶片的检测率为87.2%,误检率为7.2%。     

基于快速选区卷积神经网络模型的工业产品表面缺陷检测

针对传统带钢表面缺陷检测算法检测效率低、准确率差的情况,提出一种基于快速选区卷积神经网络模型的多尺度带钢表面缺陷检测算法;首先利用残差网络思想对该模型网络特征提取层进行改进;其次,利用多尺度推荐区域网络设置合理大小的卷积滑动窗口,提取出更加准确的推荐区域;最后,利用软判决非极大值抑制机制替代传统的非极大值抑制机制,解决缺陷特征相近时检测框丢失的情况,并在SD_data数据集上进行实验验证。结果表明,所提出的算法对多尺度带钢表面缺陷的检测准确率明显提高,漏检率显著降低。     

基于循环神经网络变体和卷积神经网络的文本分类方法

针对长文本在文本分类时提取语义关键特征难度大,分类效果差等问题,建立基于循环神经网络变体和卷积神经网络(BGRU-CNN)的混合模型,实现中文长文本的准确分类。首先,通过PV-DM模型将文本表示为句向量,并将其作为神经网络的输入;然后,建立BGRU-CNN模型,经双向门控循环单元(B-GRU)实现文本的序列信息表示,利用卷积神经网络(CNN)提取文本的关键特征,通过Softmax分类器实现文本的准确分类;最后,经SogouC和THUCNews中文语料集测试,文本分类准确率分别达到89. 87%和94. 65%。测试结果表明,循环层提取的文本序列特征通过卷积层得到了进一步优化,文本的分类性能得到了提高。     

基于卷积循环神经网络的中国民族复音音乐的乐器活动检测

针对中国民族复音音乐的乐器活动检测问题,提出了一种基于卷积循环神经网络(CRNN)的复音乐器活动检测方法,该方法属于事件检测类,在秒级的时间分辨率上识别乐器活跃的起止时间及乐器种类.同时,在中国音乐学院的DCMI数据库基础上,构建了3种不同的面向10种中国民族乐器的复音数据集进行训练和评估.通过实验,我们将CRNN模型与CNN模型进行了比较,验证了模型的特点和优势.     

基于卷积神经网络和Kmeans的中文新闻事件检测与主题提取

中文新闻事件检测的主要任务是从大量新闻中自动检测出潜在的新事件。人工构建事件特征词进行检测费时费力。单纯依靠密度聚类或谱聚类方法进行事件检测,存在不同事件的触发词相关性高时,容易误判为同一事件。为此,提出基于卷积神经网络和K-means结合的中文新闻事件检测与主题提取,将新闻中的文本向量化,通过深度学习抽取文本深层特征。实验结果表明:所提方法构建的模型准确率、召回率优于单一聚类方法,可对中文新闻事件准确识别,快速检测新事件,提取新事件主题。     

基于特征金字塔卷积循环神经网络的故障诊断方法

变工况、变载荷设备部件不同故障的特征在信号中所占比例和位置不固定,且包括大量不同场景下的原始振动信号的多尺度复杂性.对此,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)的卷积循环神经网络(CRNN)滚动轴承故障诊断方法.利用卷积神经网络(CNN)框架,并联CNN的卷积层和循环神经网络(RNN)中的长短时记忆(LSTM)层,形成新的CRNN,以充分利用CNN对空间域信息和RNN对时域信息的学习能力;在每一层中权值共享,减少网络参数;利用FPN构建全新特征图,输入一维信号和堆叠后形成的二维信号,对传感器采集的信号进行特征提取,实现故障诊断.利用行星齿轮箱进行故障试验,并进行5折交叉验证,该方法的诊断准确率平均值为99.20%,比基本神经网络模型至少高3.62%,表明该方法诊断精度高、鲁棒性强;利用凯斯西储大学轴承数据集进行验证,证明该方法具有良好的泛用性;利用t-SNE方法对模型的特征学习效果进行可视化分析,结果表明不同故障类别特征具有良好的聚类效果.     

基于卷积门控循环神经网络的语音增强方法

为了进一步提高基于深度神经网络的语音增强方法的性能,针对单独使用卷积神经网络难以对含噪语音中的长期依赖关系进行建模的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的语音增强方法.该方法首先采用卷积神经网络提取含噪语音中的局部特征,然后采用门控循环神经网络将含噪语音中不同时间段的局部特征进行关联,通过结合两种网络的不同特性,在语音增强中更好地利用含噪语音中的上下文信息.实验结果表明:该方法能够有效提高未知噪声条件下的语音增强性能,增强后的语音具有更好的语音质量和可懂度.     

基于循环结构的卷积神经网络文本分类方法

现有卷积神经网络在文本分类性能上受到词向量窗口长度的影响,在研究卷积神经网络分类方法的基础上,提出一种基于循环结构的神经网络文本分类方法,该方法对文本进行单次正向及反向扫描,能够在学习单词表示时尽可能地捕获上下文信息,整体算法时间复杂度为O(n),是线性复杂度;该方法构建文本语义模型可以捕获长距离的依赖关系,使得词向量窗口长度对文本分类性能没有影响,对上下文更有效地建模。实验结果表明,该方法构建文本语义模型的准确率达到96.86%,召回率达到96.15%,F1值达到96.5%,性能优于传统文本分类算法和卷积神经网络方法。