2021年 第27卷 第2期 电子期刊

随着人工智能物联网(artificial intelligence & internet of things, AIoT)的发展, 硬件技术的飞速进步, 更多的智能音箱进入人们的生活, 人机交互方式也从早期的遥控变成了人声控制. 但设备中麦克风采集到的语音信号往往含有大量噪声和干扰人声, 为此需对麦克风采集到的语音进行语音分离处理. 常用的技术有频域独立成分分析(independent component analysis, ICA), 但是频域ICA存在次序不确定性问题, 即将分离出的源1分量分类到源2通道, 将分离出的源2分量分类到源1通道, 从而导致分离性能大大降低. 为此, 提出一种基于语音能量比来解决频域ICA中次序不确定性问题的算法, 有效地提高了分离性能. 在SiSEC(Signal Separation Evaluation Campaign)、ChiME(Challenge for Computational Hearing in Multisoure Environments)数据集上对分离性能进行实验, 所得结果比已有算法均有提升, 且针对强混响环境下的混合信号依然保持良好的分离性能.     

基于语音能量比的解决频域ICA次序不确定性问题的算法

随着人工智能物联网(artificial intelligence&internet of things,AIoT)的发展,硬件技术的飞速进步,更多的智能音箱进入人们的生活,人机交互方式也从早期的遥控变成了人声控制.但设备中麦克风采集到的语音信号往往含有大量噪声和干扰人声,为此需对麦克风采集到的语音进行语音分离处理.常用的技术有频域独立成分分析(independent component analysis,ICA),但是频域ICA存在次序不确定性问题,即将分离出的源1分量分类到源2通道,将分离出的源2分量分类到源1通道,从而导致分离性能大大降低.为此,提出一种基于语音能量比来解决频域ICA中次序不确定性问题的算法,有效地提高了分离性能.在SiSEC (Signal Separation Evaluation Campaign)、ChiME (Challenge for Computational Hearing in Multisoure Environments)数据集上对分离性能进行实验,所得结果比已有算法均有提升,且针对强混响环境下的混合信号依然保持良好的分离性能.     

考虑参激振动的折线型立体桁架拱动力响应分析

研究了拉索预应力折线型立体桁架拱中的拉索参激振动问题,使用ANSYS软件建立预应力拱有限元模型,分析了结构中拉索发生参激振动的可能性,采用非线性时程分析方法研究了结构在简谐加速度激励和地震作用下的动力响应,以及桁架拱拉索发生参激振动的诱发机制,考察了预拉力、激励幅值对拉索振动的影响.研究结果表明:激励幅值一定,简谐激励频率与拱内侧拉索自振频率成2.05:1关系时,将激发拉索的参激振动,拉索振幅较未发生参激振动时增加了约63倍,拱节点位移及杆件内力均有部分增加;地震波频率集中于拉索发生参激振动的频率范围时拉索有较大响应.为保证预应力巨型网格结构在地震作用下的安全使用,需考虑拉索参激振动对结构的影响.