模型驱动的SaaS用户界面客户化方法

目的解决云计算面临的用户多样性、云终端设备多样性以及交互通道多样性,实现用户界面的客户化。方法在模型驱动的开发过程中引入感知控制任务模型。结果提出一种基于模型的SaaS用户界面客户化方法,该方法先进行感知控制任务分析,获得用户及任务的目标,用户的控制变量,进而通过模型转换为SaaS的终端用户提供高满意度的客户化用户界面。结论使用感知控制任务分析可以在任务模型中建模一部分可用性特征,进而提高所获最终用户界面的可用性。     

一种改进的先进音频编码固定码率控制算法

国际标准化组织所建议的标准算法在实现先进音频编码(AAC)固定码率时,存在码率不稳定和计算量大的问题.为此,文中提出了一种新的固定码率控制算法.该算法在为当前帧分配比特时,充分考虑比特缓冲池的使用情况和编码复杂度,使比特缓冲池真正起到缓冲作用;同时根据编码所需比特数和感知熵的关系,在量化循环之前进行掩蔽阈值的预调整.实...     

元语用意识凸显与语内语用失误规避

目前,国内对于语用失误的研究主要集中在跨文化语用失误上,呈现出一种轻语内、重语际的态势,而语用失误的研究是必需把语内语用失误包括在内的。旨在从规避的角度探讨语内语用失误。分别对同一母语不同文化背景交际中产生的语用失误及同一母语同一文化交际中出现的语用失误进行探讨。在形式上对语内语用失误进行归类,并阐述了元语用意识凸显及动态语境顺应在语内语用失误的规避中所起到的积极作用。得出结论,交际中可通过对工具性元语用意识成分的调整来避免语内语用失误的产生。     

音频信息检索研究现状与发展趋势

在信息化和网络化时代, 音频已成为网络信息传输的主要媒体之一.如何从大量的音频信息流中进行快速高效的内容检索以获得所需要的内容已经成为现代社会急需解决的问题,并已发展成为学术界的一个重要研究方向.该文就音频信息检索研究现状及发展趋势对音频检索的概念和方法进行了阐述,并重点对基于内容的音频信息检索的关键技术和方法进行了讨论.     

小波域结构相似度图像质量评价

针对结构相似度模型在模糊图像以及低位率压缩降质图像评价中存在的不足,提出一种基于小波域结构相似度的图像质量评价(WDSSIM)算法. 该算法将整幅图像划分成具有不同尺度和频率特征的子带图像,比较原始图像和失真图像的子带图像之间的结构相似度,并依据视觉系统对于不同频率特征失真敏感程度进行加权. 实验结果分析表明,WDSSIM算法对于更广泛一类的图像评价与主观感受保持较好的一致性.     

基于感知的大范围人造对象图像结构特征抽取

基于内容的图像检索(CBIR)系统传统上仅仅使用颜色特征和纹理特征进行图像的底层分析,不足以满足检索性能的要求.要提高基于内容图像检索的鲁棒性,需要检索系统能分析更多的图像底层特征.对于包含大范围人造对象(比如:建筑物、高塔、桥梁和其他结构对象)的图像,提出应用感知分组(perceptual grouping)规则抽取图像的结构特征,并结合使用该结构特征,对特定的图像库进行分类和客观评价.     

AAC解码中感知噪声替代算法的研究和实现

针对先进间频解码(advanced audio coding,AAC)中感知噪声替代(perceptual noise substitution,PNS)模块运算量大、不易硬件实现的问题,利用线性反馈移位产生伪随机序列模拟知觉噪声,并利用分段查表的方法对噪声进行整形,从而简化了PNS的解码算法。电路设计上,采用与AAC解码器复用RAM和运算模块的方法,以降低硬件资源消耗。设计结果表明,通过了现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)验证并完成流片,芯片采用0.18μm CMOS工艺,PNS解码耗用1 528个逻辑门,整个AAC(含PNS)解码器功耗为8.5 mW,保持了原有设计低功耗的特点。     

基于浊音语音谐波谱子带加权重建的抗噪声说话人识别

提出了一个基于浊音语音谐波谱重建的说话人识别算法.该算法根据浊音语音短时频谱的结构特征和基音信息,对浊音语音谐波结构频谱进行子带加权重建,以补偿由噪声引起的训练与测试条件的失配.算法基于重建浊音频谱提取感知线性预测倒谱系数,与基音相组合作为说话人的语音特征参数矢量,采用高斯混合模型对说话人进行建模.仿真实验的结果表明:所提出的浊音谱重建方法对多种类型含噪语音的噪声补偿均具良好效果,可以明显提高在噪声环境下的与文本无关的说话人识别的识别率,特别是显著提高低信噪比环境下的识别率,而不会明显降低纯净语音和高信噪比环境下的识别率.     

基于显著性的OTSU局部递归分割算法

针对OTSU方法的局限性，提出了一种基于显著性的OTSU局部递归分割算法。该算法的思路是把一次OTSU分割得到的目标区域作为新的图像进行下一次OTSU分割，依次递归下去，直到满足一定条件为止，然后把每次分割得到的目标区域按照一定加权原则累加起来，得到分割结果图像。实验结果表明，在不同的冷背景下，基于显著性的OTSU局部递归分割算法能够稳定地实现目标分割提取，具有较好的鲁棒性。     

不同知觉负载条件下的无意视盲

采用静态研究范式研究无意视盲的负载问题。结果发现:(1)在低负载和高负载的条件下都有无意视盲现象出现,而且二者的比例无显著性差异;(2)出现无意视盲的被试,其主任务完成情况不受非预期刺激的影响,而注意到非预期刺激的被试则因非预期刺激的出现,反应时延长,正确率下降。