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使用深度实时语音情感识别...
在人与人之间的互动中，检测情绪通常很容易，因为它可以通过面部表情、肢体动作或言语来感知。然而，在人机交互中，检测人类情绪可能是一个挑战。为了改善这种互动，出现了“语音情绪识别”一词，其目标是仅通过语音语调来识别情绪。在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习方法和两种高效数据增强技术（噪声添加和频谱图移位）的语音情绪识别系统。为了评估所提出的系统，我们使用了三个不同的数据集：TESS、EmoDB 和 RAVDESS。我们采用了多种算法，例如梅尔频率倒谱系数 (MFCC)、零交叉率 (ZCR)、梅尔频谱图、均方根值 (RMS) 和色度，以选择最合适的代表语音情感的声音特征。为了开发我们的语音情感识别系统，我们使用了三种不同的深度学习模型，包括多层感知器 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 和结合 CNN 与双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 的混合模型。通过探索这些不同的方法，我们能够确定最有效的模型，用于在实时情况下从语音信号中准确识别情绪状态。总体而言，我们的工作证明了所提出的深度学习模型的有效性，
IALA 指南
IALA 在 AIS 标准制定中的作用 国际航标协会 (IALA) 是赞助和协调自动识别系统 (AIS) 开发的主要组织。1996 年，IALA 的船舶交通服务 (VTS) 和无线电导航委员会准备了一份建议草案，经 IMO NAV 进一步完善，成为 IMO AIS 性能标准的基础。1997 年 10 月，应几家新兴 AIS 设备制造商的要求，IALA 主办了一个由制造商和海事局组成的工作组，以商定 AIS 站的标准技术。该小组正式被指定为 IALA AIS 工作组，完成了一份建议草案，由瑞典代表芬兰、德国、加拿大、南非和美国提交给国际电信联盟无线电通信部门 (ITU-R)。该机构更名为 IALA AIS 指导小组，在 IALA 的领导下每年召开两次会议，继续开发系统标准和应用，以及制定“IALA 船载自动识别系统 (AIS) 指南”，这本身就是一个重大项目。1999 年 12 月，IALA 理事会同意，鉴于 AIS 实施的国际意义，指导小组应成为 IALA 的 AIS 委员会。
言语节奏及其神经基础
语音处理研究通常集中于“细微部分”，即“独特特征”、“音素”或“音素”如何构成语音识别和生成过程中必须识别和解码的元素（图 1a、b）。这种方法非常成功，构成了我们从声学、心理学、语言学和神经科学 1-3 以及最近的工程学角度理解语音的基础，自动语音识别系统在工程学中取得了显著成绩。构成元素（通俗地说，即“单词”的组成部分）在感知和生成以及词汇处理中的重要作用受到广泛重视和研究 4、5。在一项相对独立的研究中，人们开始强调语音的另一种属性——较慢的信号调制更具有“中间比特”或块的特征，即音节（图 1c）。与对基本声学语音特征的考虑（图 1b）相比，这种“语音的中尺度”受到的关注较少（图 1c）。最近令人惊讶的发现之一是，在这个时间尺度上量化的语音具有高度规律性的时间结构，这一属性很可能是大脑回路的组织和言语运动系统的生物力学的结果 6、7。识别系统也利用了这种时间、节奏的规律性。现在有越来越多的研究（从心理物理学到生理学到建模）建立在
使用深度学习和数据增强实现实时语音情感识别
在人与人之间的互动中，检测情绪通常很容易，因为可以通过面部表情、肢体动作或语音感知到情绪。然而，在人机交互中，检测人类情绪可能是一项挑战。为了改善这种互动，出现了“语音情绪识别”一词，目的是仅通过语音语调识别情绪。在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习方法和两种高效数据增强技术（噪声添加和频谱图移位）的语音情绪识别系统。为了评估所提出的系统，我们使用了三个不同的数据集：TESS、EmoDB 和 RAVDESS。我们采用了多种算法，例如梅尔频率倒谱系数 (MFCC)、零交叉率 (ZCR)、梅尔频谱图、均方根值 (RMS) 和色度，以选择最合适的代表语音情绪的声音特征。为了开发我们的语音情感识别系统，我们使用了三种不同的深度学习模型，包括多层感知器 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 和将 CNN 与双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 相结合的混合模型。通过探索这些不同的方法，我们能够确定最有效的模型，以便在实时情况下从语音信号中准确识别情绪状态。总的来说，我们的工作证明了所提出的深度学习模型的有效性，
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摘要 - 本文探讨了通过对新数据进行微调模型来改善现有面部生物识别系统质量的方法。它检查了反映生物识别安全系统基本操作原理的总体框架，以及使用OPENCV中的深神经网络（DNN）面部检测方法来解决此任务的主要方法和方法。已经开发了一个面部识别软件套件，其中包括：检测模块，头部位置确定模块，用户识别模块，访问控制和管理系统（ACMS）模块和培训模块。已经对现有方法进行了研究，以增强识别算法和系统的准确性。对系统进行微调后在一天中不同时间进行微调后的识别率的增加进行了分析。研究结果表明，开发的模块可确保高准确性和可靠性。由于系统微调，识别率提高了约4-5％。此外，值得注意的是，具有面部识别技术的ACM代表了寻求自动出勤跟踪过程的教育机构的强大工具。此步骤标志着应用高级技术以提高出勤管理的效率和准确性的重大进展。关键字 - 识别，识别系统，识别算法，深度神经网络（DNN）的面部检测方法，微调，与访问控制和管理系统（ACMS）集成（ACMS）
GA-ASI 飞机 - SEFSD
• 高容量油系统 • 10,000 小时无刷伺服器 • 带有冗余电源总线航空电子设备的双交流发电机电力系统 • 下一代 INS/GPS • 带有容错液压调速器的改进型螺旋桨 • 带有 LED 导航灯和一体式 UHF/VHF 天线的混合翼梢小翼 • 自动识别系统 (AIS) • 带有 AES 256 加密的数字远程视频发射器 • 空对空视频传输可实现有人无人协同 (MUM-T)
IALA 指南第 1028 号关于自动识别...
在通过 IMO 性能标准和 ITU 的 AIS 技术特性后，还有一项标准需要制定和通过。这就是 IEC 标准，名为“IEC 61993 第 2 部分：船载自动识别系统 (AIS)。操作和性能要求、测试方法和所需的测试结果”。主管部门将使用此标准对安装在适用 SOLAS 第 V 章的船舶上的 AIS 设备进行“型式批准”。IEC 技术委员会 80 工作组 8 (IEC/TC80/WG8) 开展了这项工作，该标准于 2001 年通过。例如，它包括以下内容：
欧盟人工智能法案草案情况说明书*
《人工智能法案》草案禁止以下系统：i）部署有害操纵“潜意识技术”的人工智能系统；ii）利用特定弱势群体的人工智能系统；iii）公共当局或代表公共当局用于社会评分目的的人工智能系统；iv）在公共场所为执法目的而使用的“实时”远程生物特征识别系统，但少数情况除外。有人呼吁扩大这一名单，例如包括预测性警务或私人组织的社会评分。
通过人工智能及早发现系统性风险
• 检测行业内公司行为的异常，这些异常可能预示着影响人类、动物或植物健康的入侵行为的发生或爆发。这里的重点主要在于识别系统社会方面的异常，而不是生物物理方面的异常（例如，通过监测公司的可疑行为，通过扫描对可能的入侵发出不被重视的警告的专家等）。也就是说，重点主要在于识别表明公司正在利用网络结构脆弱性或机构层面的监控失败的异常。