基于LDA+kernel-KNNFLC的语音情感识别方法

结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避免维度冗余的情况下,更好地保证了情感信息识别的稳定性.最后,通过对特征空间再学习,结合LDA的kernel-KNNFLC方法优化了情感特征向量的类间区分度,适合于语音情感识别.对包含120维全局统计特征的语音情感数据库进行仿真实验,对降维方案、情感分类器和维度参数进行了多组对比分析.结果表明,LDA+kernel-KNNFLC方法在同等条件下性能提升效果最显著.     

基于人工听觉描述子的零样本音频分类

音频分类使机器具有识别音频样本类别的功能,而与传统音频分类模型不同,零样本学习模型可以识别训练期间未出现的音频类别样本。但是,当前的零样本音频分类方法在做类间信息迁移时大多依靠类别标签文本语义信息的先验知识,而语义的先验知识包含大量与音频非相关的冗余信息,所导致的知识转移性能的局限性大大限制了零样本学习模型识别能力。基于此,文中提出将与音频信息高度相关的人工听觉描述子作为类间迁移信息,同时使用合成分类器,构建了零样本音频分类模型。在ESC-50数据集的实验中,与先前的工作相比较,基于人工听觉描述子的零样本音频分类具有更好的分类性能。     

江苏国家城市湿地公园功能布局适宜性评价

【目的】针对国家城市湿地公园存在的注重生态保护功能、忽视功能布局形式以及功能性体现不足的现象,探寻有助于完善城市湿地公园理论体系及解决城市湿地公园建设实际问题的有效方法。【方法】选取5个分布在苏南水网地区,区位优势明显的长广溪、沙家浜、固城湖、昆山、绿水湾国家城市湿地公园,借助风景园林学和社会学调查方法,通过问卷访谈法和数理统计法,考察各城市湿地公园功能布局的现状,结合用户满意度,选取反映城市湿地公园功能布局适宜性的相关指标,并建立相应的评价指标体系,评价江苏国家城市湿地公园功能布局的适宜性。【结果】专业评价指标包括整体功能布局完整性和适宜性,以及分区功能布局完整性;用户满意度指标包括生态环境、科普展示、游览活动和管理服务满意度几个方面。综合评价认为:江苏国家城市湿地公园中,沙家浜城市湿地公园功能布局为适宜,固城湖城市湿地公园功能布局不适宜,其他为一般适宜。【结论】现阶段江苏国家城市湿地公园功能布局存在的主要问题是缺乏生态保护区和生态缓冲区的建设,以及生态保护功能与游览活动功能关系不合理。因此,在进行城市湿地公园规划和建设时,不能只关注公园的社会经济效益,还应在重视湿地生态环境优化的同时更重视生态效益,从游客需求角度出发,完善公园内的相关配套服务设施,以提高游客的游览体验。同时,结合公园的规划设计定位,统筹考虑并综合规划,制定符合当地实际情况的规划设计方案,使城市湿地公园内的各功能区之间协调发展。