本发明公开了一种基于全局注意力机制的DenseNetLSTMED的声纹识别方法,属于声纹识别技术领域,该方法首先对语音信号分割,加窗,傅里叶变换,能量密度谱,对数变换和彩色映射得到语音信号与之对应的语谱图;然后分别利用DenseNet模块,LSTM单元和ED模块分别对语谱图进行处理,将DenseNet模块,LSTM单元的处理结果融合形成时空融合...
1、本发明目的是为了解决传统的混沌跳频码多步预测模型由于在序列间数据偏移存在,导致模型预测精度低及泛化能力差的问题,本发明提供了一种基于ed-lstm架构的混沌跳频序列多步预测模型及预测方法。 2、基于ed-lstm架构的混沌跳频序列多步预测模型,包括: 3、基于lstm实现的编码模块,用于对归一化后的k位混沌跳频序列依次...
4、s300:将步骤s100得到语谱图的信息复制一份送到lstm单元中,经过t个lstm单元后,以便于充分提取语音信号的时序信息; 5、s400:将步骤s100得到语谱图的信息复制一份送到ed模块中,ed模块包括对语谱图的信息进行反卷积处理、对语谱图的信息进行趋势信息处理,并对反卷积处理后的信息和趋势信息处理后的信息进行融合,对...
04.LSTM网络基础已处理是【目前B站最全pytorch系列项目实战】70个练手项目合集,七天练完,练完即可就业!(从入门到精通,小白也能学会)的第11集视频,该合集共计38集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
edlstm ‑ vec的多维 特征组合预测方法,用于短期风电功率预测,对原始特征序列和预测误差序列进行变分模态 分解(vmd),利用基于两级注意力机制和编码解码架构的长短时记忆神经网络模型以及使用 误差分解预处理的误差修正模块,进行风电功率的预测所提出的预测模型具有最优的性能, 变分模态分解得到的误差序列可以提高矫正的...
通过对音乐平台歌曲、情感需求、数字专辑的售卖等的信息获取,从不同歌单播放,听众的评论,数字专辑购买三个维度,最后现实对歌单播放量关联分析、数字专辑购买、文字化的情感需求三个方面可视化分析。(1)实现歌单的播放的关联分析。通过对华语、粤语、欧美等模块播放量统计,以及在这些模块下的不同风格的音乐播放量统计,...
This framework combines the long short-term memory model with an encoder-decoder unit (ED-LSTM) to perform sequence-to-sequence forecasting. Extensive experiments are conducted with several of the most commonly used algorithms over integrate...
pytorch中的LSTM 4.1 pytorch中定义的LSTM模型 pytorch中定义的LSTM模型的参数如下 class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)参数有:input_size:x的特征维度hidden_size:隐藏层的特征维度num_layers:lstm隐层的层数,默认为1bias:False则bihbih=0和bhhbhh=0. 默认为Truebatch_...
Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs Named entity recognition is a challenging task that has traditionally required large amounts of knowledge in the form of feature engineering and lexicons t... JPC Chiu,E Nichols - 《Computer Science》 被引量: 331发表: 2015年 LSTM-CRF for ...
作为一个连续的神经网络,LSTM模型可以证明在解释时间序列的波动性方面有优势。使用Ljung-Box检验,小于0.05的p值表明这个时间序列中的残差表现出随机模式,表明有明显的波动性。 >>> sm.stats.acorr_ljungbox(res.resid, lags=\[10\]) ...