一种基于特征融合的耳语音向正常音的转换方法

使用耳语音的频谱包络来预估正常音的基频特征,这类算法在对正常音基频预测的准确性上存在一定不足,在合成语音自然度方面存在着明显欠缺,有时会出现音调失常等问题。本文提出一种声学特征融合的方法,通过双向长短期记忆（Bi-long short-term memory, BLSTM）深度网络来逐帧预测正常音基频。首先,使用STRAIGHT模型和相关代码,分别对耳语音和正常音语料进行预处理,提取耳语音的梅尔倒谱系数（Mel-scale frequency cepstral coefficient,MFCC）、韵律及谱包络特征,正常音的基频与谱包络特征。然后使用BLSTM深度网络,分别建立耳语音和正常音谱包络特征之间映射关系,以及耳语音MFCC、韵律及谱包络特征对正常音基频F₀的映射关系。最后根据耳语音的MFCC、韵律及谱包络特征获得对应的正常音基频和谱包络,使用STRAIGHT模型合成正常音。实验结果表明,相较于仅使用谱包络估计基频,采用此种方法引入语音韵律和MFCC的融合特征是对基频特征的良好补充,解决了音调失常的现象,转换后的语音在韵律上更加接近正常发音。     

金属磁记忆自动扫描装置研制

研制了由计算机控制的磁记忆自动扫描装置，该装置在金属磁记忆检测中起到非常重要的作用。磁记忆扫描装置由硬件和控制软件组成，硬件部分包括步进电机、控制卡及驱动、高斯计和扫描嚣，扫描装置执行机构由步进电机驱动，可对同一工件进行多种方式的扫描；控制软件采用面向对象编程语言VB编制．为用户提供了可视化控制界面，方便用户控制硬件并对扫描结果进行分析。     

基于数据驱动的移动目标卫星任务规划

卫星任务规划是卫星地球观测的重要前提。传统的卫星任务规划主要针对固定地面目标,不能满足日益复杂的任务需求。针对移动目标的卫星观测任务,提出了一种基于数据驱动的移动目标卫星任务规划方法。该方法在大量的移动目标数据的基础上,通过改进的长短期记忆神经网络算法预测了目标的未来轨迹和位置信息,并通过约束满足型遗传算法规划了基于预测算法结果的移动目标卫星观测任务。鉴于移动目标观测中约束和任务冲突的复杂性,约束满足型遗传算法以条件形式将约束嵌入到遗传算法中,并在算法中特别设计了冲突消除算子以解决任务冲突问题。仿真结果证明了该方法在解决移动目标卫星任务规划问题上具有优良的效率,并获得了很高的观测精度。     

铁磁构件残余寿命评估方法

 为研究磁记忆检测技术评估铁磁材料早期损伤的可行性,以磁记忆检测技术为手段,对40Cr钢三点弯曲SE(B)试样进行了常温疲劳裂纹扩展试验,分别测量了试样在相同载荷条件下不同循环周次N时的磁场数据。定义了一种新的磁记忆特征参量,分析并探讨了疲劳裂纹扩展过程中该特征参量的阶段性特征,结果表明该特征参量较传统的磁记忆特征参量变化明显。通过分析磁记忆信号与裂纹扩展寿命、累积疲劳损伤之间的关系,建立了基于磁记忆信号的损伤参量模型,利用该模型可以很好地评估材料的残余寿命,可为磁记忆检测技术在铁磁性材料早期损伤以及残余寿命评估方面的应用提供借鉴作用。     

“3.22”,刻骨铭心的记忆

20年前的3月22日,是一个让所有中国航天人刻骨铭心的日子。1992年3月22日,中国新研制的长征二号捆绑式火箭矗立在西昌卫星发射中心,准备发射美国为澳大利亚研制的澳普图斯B1卫星,中央电视台向全国直播发射实况。     

人机协作中人的动作终点预测

为实现安全高效的人机协作（HRC）,需要机器人及时对人的动作做出预测,从而积极主动地辅助人工作。为解决在HRC装配场景中机器人对人的动作终点预测问题,提出了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的动作终点预测方法。在训练阶段,用人的动作序列与对应的动作终点组成的样本训练LSTM网络,构建动作序列与动作终点之间的映射。在应用阶段,根据人的动作的初始部分对动作终点提前做出预测。通过在装配场景中,对人抓取工具或零件的动作终点进行预测,验证了所提方法的有效性。在观测到50%的动作片段时,预测准确率达到80%以上。      

基于时空注意力机制的新冠肺炎疫情预测模型

新冠肺炎疫情持续蔓延给人类社会带来深远影响,准确预测各地区的病毒传播趋势对防控疫情而言至关重要。现有研究主要基于传统的时序预测模型和传染病模型,鲜有考虑疫情地区关联复杂和时序依赖性强的特点,限制了其疫情预测的性能。为此,针对新冠肺炎疫情的预测任务,提出了一种时空注意力驱动的自编码器框架。通过引入空间注意力机制捕捉病毒感染序列间的动态空间关联性,利用时间注意力机制挖掘病毒感染序列中复杂的时序依赖性,以此实现对不同地区的新冠肺炎病毒传播趋势的准确预测。在模型的编码器端,融合空间注意力机制的长短期记忆(LSTM)网络,关联目标地区与其他地区的病毒感染序列,提取该区域近期新冠肺炎疫情的时序特征。在模型的解码器端,将时间注意力机制引入基于LSTM网络的解码器中,通过捕捉病毒感染序列的时序依赖性推测未来的新冠肺炎疫情趋势变化。在多个公开的新冠肺炎疫情数据集上对所提模型进行验证,实验结果表明：所提模型的预测性能超越了LSTM等模型;在公开的欧洲部分国家新冠肺炎疫情数据集上,预测误差指标RMSE和MAE分别降低了22.3%和25.0%,在中国部分省级单位新冠肺炎疫情数据集上,RMSE和MAE分别降低了...     

基于CDBN与BiLSTM的多元退化设备剩余寿命预测

基于多传感器对复杂工业设备的多元健康状态进行监测,进而实现设备更全面准确的性能评估、剩余寿命预测与健康管理已逐渐推广应用。针对一类监测数据呈现大规模、非线性、高维化等特点的多元退化设备,提出了一种基于连续深度置信网络(CDBN)与双向长短期记忆(BiLSTM)网络的剩余寿命预测方法。首先,通过CDBN对监测到的性能退化数据进行分析,提取出反映多元退化设备隐含深层次特征的健康指标;然后,根据构造的健康指标,利用BiLSTM网络挖掘其时序信息和退化趋势,预测多元退化设备的剩余寿命;最后,利用蒙特卡洛仿真技术得到剩余寿命的区间估计,并通过商用模块化航空推进系统数据集验证所提方法的有效性和先进性。结果表明：所提方法能够有效提高此类设备的剩余寿命预测准确度,具有潜在的应用价值。     

基于磁记忆技术对含缺陷焊缝的疲劳试验

对含有不同隐形损伤的40Cr焊板进行射线检测、疲劳试验和正交磁记忆信号测量，探索试件在疲劳应力作用下磁记忆信号的变化特征。试验结果表明：单一测量方式下的磁特征值不能表征焊板在疲劳循环载荷下的变化特征，所得结论存在偶然性；研究发现，可用磁场矢量梯度积分特征和磁场矢量合成梯度特征来评价焊板的疲劳损伤过程，并建立了以磁场矢量梯度特征为损伤参量的疲劳损伤模型，从而可以对含有隐形损伤焊接构件的疲劳寿命进行定量评估，为金属磁记忆技术在焊接缺陷定量评价上的进一步研究提供参考依据。     

创新的接触式记忆按钮

美国航空公司成为全球首家在民用飞机的舱门、安定面、方向舵、升降舵等可更换结构部件上安装具有自动识别(AIT)功能的接触式记忆按钮的航空公司。这种接触式记忆按钮的几何外形只有美元的一角硬币那么大,具有大容量和自动化数据采集等特点,可以帮助航空公司高效地监控飞机可更换结构部件的运营历史,为航空公司节约运营成本、提高数据的精确度。据美国航空公司介绍,在这类结构