基于听觉场景分析的近讲语音增强算法

针对近讲场景,提出一种双麦克近讲语音增强算法。该算法基于耳间延时差(ITD)、耳间强度差(IID)特征来区分目标语音,利用声学掩蔽效应,实现目标语音对背景噪声的分离降噪。与传统的单麦克增强方法相比,该算法可消除多种类型噪声且对语音造成的损伤较小。实验表明:该算法能将8～33dB的白噪声、音乐噪声、广播噪声3种噪声类型的带噪语音的信噪比提高到36dB以上,同时保持较高的目标语音可懂度。对于冲击噪声的带噪语音也具有较好的降噪效果。     

戴维·洛奇小说中的电影艺术

英国文坛的常青树戴维.洛奇不仅在小说创作和小说评论方面颇有建树,而且在戏剧、电视、电影方面也有所涉猎,因此他深谙戏剧和电影的艺术表现手法,并在自己的小说创作中多有运用;他充分发挥了小说兼容并包的特点,引入蒙太奇、影视脚本、电影场景等影视表现手法为己所用,使文字媒介达到了动态视觉艺术的效果,使现代小说艺术得到了发展和超越。     

浅谈红层地区小型水库的常见地质病害

根据对自贡地区300余座小一型及小二型水库病害的分析、统计,列出红层地区小型水库的普遍性地质病害,为川南、川北以及川东地区的水库病害整治提供一点借鉴作用。     

CNGI高校联盟交流平台中BBS系统的设计与实现

随着下一代互联网的发展,高校新的服务需求也不断出现.文中主要阐述了在下一代互联网CNGI环境下的BBS系统的设计和实现.与传统BBS相比,新的BBS系统增加了联盟认证支持模块、联盟用户信息管理模块、联盟用户马甲漫游模块以及漫游马甲积分管理模块.并重点介绍了联盟用户马甲漫游模块和联盟用户信息管理模块的设计与实现.     

基于概率统计局部聚类的复杂场景弱小运动目标检测

在复杂场景下进行弱小运动目标的检测过程中,受到视频中有序相邻对象相似性的影响,难以高精度地识别低质量特征的运动目标.设计一种基于概率统计局部聚类的复杂场景弱小运动目标检测方法.建立空域模型、时域模型,分析小目标特征、背景特征以及噪声特征,从中提取弱小运动目标特征,使用概率统计局部聚类理论,拟定划分标准使用条件,实现目标轮廓曲线分段,将弱小运动目标检测流程进行整体优化,完成基于概率统计局部聚类的复杂场景弱小运动目标检测方法的设计.检测方法性能测试结果表明：在不同的实验图像下,设计的弱小运动目标检测方法的检测率平均值为69.8%,具有一定的实用性和可靠性.     

复杂场景散射中心模型化与雷达成像应用

在复杂场景中, 目标与环境之间的耦合散射会造成雷达图像特征的干扰, 这一问题给雷达目标自动识别与跟踪技术带来了困难, 成为雷达、电磁领域持续关注的热点研究问题。目前, 使用传统的电磁数值计算方法对复杂场景散射问题进行仿真, 所需计算资源巨大, 耗时很长, 而且多限于针对单一类型复合目标, 难以满足实际工程应用需求。针对此问题,提出了复杂场景散射中心模型化的方法, 集成散射中心模型、物理光学法、积分方程法、四路径模型、射线追踪等方法为一体, 实现了复杂场景、群目标雷达成像快速仿真。本文给出了三种有代表性的复杂场景的逆合成孔径雷达成像仿真结果, 验证了本文方法的可行性及泛用性。     

文化创意产业园文化与商业综合发展研究——以成都市西村大院为例

随着后工业时代的到来,以消费为主导的生活模式正在全方位的影响着人的选择.对于消费型文化创意产业园而言,文化与商业如何实现综合发展,过程中容易出现什么问题?为了解释上述问题,本文以西村大院文化创意产业园为例,通过模糊综合评判法评估综合发展、分析发展过程中的典型问题并借用场景理论有关研究,最终提出建议.     

基于Landsat8 OLI影像的山区植被地形落影校正方法研究

为消除地形落影影响,提出一种基于Landsat8 OLI影像的山区植被地形落影校正方法.落影校正利用能够有效消除地形阴影干扰且无需异源数据支持的SEVI作为阴影校正信息源,构建光照区SCS+C校正后红绿蓝波段地表反射率与SEVI间的随机森林回归(Random Forest Regression,RFR)模型,进而利用落...     

基于卷积神经网络感知功能的极端场景生成方法

近年来,基于卷积神经网络深度学习的感知算法在自动驾驶车辆环境感知系统中发挥着越来越重要的作用。由于在神经网络训练过程中,训练数据无法覆盖所有极端场景,因此如何保证基于深度学习的感知算法在极端场景下的安全性和可靠性,仍是一个亟待解决的问题。传统的基于真实行驶里程的验证方法,在获取极端场景数据上危险性高,经济性差,因此很难检验驾驶功能在极端场景下的性能。基于虚拟场景的仿真验证方法,虽然可以通过设置场景参数来生成大量测试场景,但是通过简单的参数组合并不能有效的生成极端场景。本文展示了一种在虚拟环境中生成极端场景的方法,用于训练和测试基于深度卷积神经网络的车道线识别算法。首先将场景特征用参数进行表示,然后使用deep Q-learning强化学习的方法,来生成极端场景的参数组合。通过与随机组合以及成对组合场景参数的方法进行对比,可以看出该基于强化学习的场景生成方法可以更有效地生成极端场景,因此可提高自动驾驶感知功能的测试效率,同时可为卷积神经网络提供更多的极端场景训练数据。     

时变海场景双基SAR回波实时模拟方法研究

基于时变海场景双站散射机理,结合双基合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)成像几何模型,提出了一种时变海场景双基SAR射频回波信号实时模拟方法。针对时变海场景的复杂耦合散射,采用多径近似理论建立了双基SAR海面目标回波信号模型,提取了时变海面双基SAR系统响应函数,结合高性能计算技术、同步动态随机存取(SDRAM)技术以及全系统交换设计,实现了时变海场景双基SAR射频回波信号实时模拟,最后仿真测试结果验证了该方法的有效性。