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编解码器

编解码器的相关文献在1989年到2023年内共计1315篇,主要集中在无线电电子学、电信技术、自动化技术、计算机技术、工业经济 等领域,其中期刊论文405篇、会议论文27篇、专利文献2899137篇;相关期刊194种,包括中国传媒科技、世界广播电视、电视技术等; 相关会议26种,包括中国声学学会第十一届青年学术会议、2013年声频工程学术论坛暨学术交流年会、第二届全国图象图形联合学术会议等;编解码器的相关文献由1853位作者贡献,包括贾杰、张德军、王益魁等。

编解码器—发文量

期刊论文>

论文:405 占比:0.01%

会议论文>

论文:27 占比:0.00%

专利文献>

论文:2899137 占比:99.99%

总计:2899569篇

编解码器—发文趋势图

编解码器

-研究学者

  • 贾杰
  • 张德军
  • 王益魁
  • 杨海涛
  • 伏努·亨利
  • 阿达许·克里许纳·瑞玛苏布雷蒙尼安
  • 王尧
  • 刘鸿彬
  • 何大治
  • 张文军
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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    • 吴兰; 范晋卿; 文成林
    • 摘要: 提出一种多尺度编解码深度卷积神经网络结构,使用生成对抗的思想对模糊图像直接进行盲复原.首先,设计一种优化多尺度残差块应用在编解码器内部,在减少参数量的同时提高了网络非线性表达能力;其次,分别计算多尺度网络每层对应的L2损失,确保逐级去模糊后的图像更加接近真实图像;最后,在GoPro数据集和真实道路交通模糊图像上进行仿真,结果表明,所提方法能够得到清晰度更高的复原结果.
    • 刘卓; 付中华
    • 摘要: 针对经典后置滤波器存在的对非平稳噪声抑制效果较差且存在目标语音失真的问题,提出一种基于交叉注意力机制的后置滤波网络,使用基于门控循环单元的编解码器作为网络框架,并在编解码器组之间添加残差连接;使用基于伽马通域的波束输出信号与噪声参考信号功率谱的子带增益作为双特征输入;使用特征交叉的多头归一化点积注意力捕获序列输入的长距离依赖信息并进行特征融合。实验结果表明,该算法在不同信扰比和噪声条件下的语音质量和可懂度指标均优于基线系统,具有较强的鲁棒性;在对非平稳噪声具有较好抑制效果的同时,能最小化目标语音的失真;且相较端到端的深度学习方法,具有轻量化和低时延的特点,能满足实际工程应用的需求。
    • 周广宇; 张鹏程; 刘生富; 刘祎; 桂志国
    • 摘要: 针对生成对抗网络在训练中损失函数收敛慢,难以恢复图像细节的问题,提出一种基于编解码器与多尺度损失函数的生成对抗网络模型。使用含残差连接的编解码器作为生成器,该网络易于训练,能够加快对抗损失函数的收敛;引入噪声损失,与使用VGG19模型的感知损失构成多尺度损失函数,使图像在视觉上的纹理细节达到更细致的恢复效果。实验结果表明,与低剂量CT相比,去噪后图像的峰值信噪比提升了8.1%,结构相似性指数提升了4.8%,改进后的网络加快了损失函数收敛,有效改善了生成对抗网络训练困难、损失函数收敛慢、图像细节难以恢复等问题。
    • 刘微容; 米彦春; 杨帆; 张彦; 郭宏林; 刘仲民
    • 摘要: 当前主流的图像修复方法重点依赖于自动编解码网络,此类方法试图利用编码阶段压缩后的信息在解码阶段恢复出原始图像.然而自编码网络在压缩过程中必然存在信息丢失,仅利用压缩后的信息难以得到细节丰富的修复结果,主要表现为模糊和修复区域周围明显的边缘响应.本文针对图像信息利用不完备的问题,提出多级解码网络(Multi-Stage Decoding Network,MSDN),由多个解码器对编码阶段各层特征进行解码并聚合,增大对编码器不同尺度特征的利用率,进而得到更能反映缺损区域内容的特征映射.在国际公认数据集上组织的对比实验结果表明,MSDN修复的图像视觉效果有一定提升.
    • 摘要: 近期,索贝SUVC播出服务器、SUVC编解码器、SUVC播出切换台硬件产品发布,同时可提供SUVC编解码SDK免费集成使用。SUVC播出服务器支持3G-SDI、12G-SDI、IP2110等多种接口,并可支持SUVC、XAVC、H.265等多种格式;SUVC编解码器可将4K基带信号通过SUVC编码转换到HD-SDI信道中进行传输。
    • 高军礼; 周华; 宋海涛; 郭靖; 张慧
    • 摘要: 针对图像语义分割中,存在细节信息丢失、分割类别边缘模糊而粗糙的问题,在编码解码结构的基础上,结合残差模块和注意力机制,设计一种残差注意力模块。通过注意力机制加强特征图通道之间的联系,以提升语义分割的细腻度。为提高模型对多尺度物体的识别能力,结合金字塔模型,设计一种金字塔上采样模块。利用编码过程中产生的不同尺度的特征图,进行不同尺度的语义信息提取,以加强模型场景识别能力。最后,对所提出的方法进行实验验证,与FCN-8s、SegNet、Deeplab-v2、PSPNet等方法相比,针对VOC 2012,平均交并比(mIoU)和平均像素精度(mPA)最高分别提高了15.9%和3.57%;针对Cityscape数据集,mIoU和mPA指标分别提高了17.8%和13.3%,图像语义分割效果得到明显提升。
    • 摘要: 与三星Galaxy Z系列折叠屏新成员一同推出的,还有焕新的旗舰耳机三星Galaxy Buds2 Pro——以创新的小巧体积,带来更身临其境的无线音频体验,是一款适用于日常生活中方方面面的耳机。24 bit高保真音频能带来如水晶般澄澈的高动态范围音乐,让用户在聆听每一段悦耳间奏时感受音乐与身体的律动。三星无缝编解码器(SSC HiFi)可以不间断地传输高质量音乐,搭配创新的同轴双扬声器,使声音的韵味愈发丰富。
    • 张宇欣; 陈益强
    • 摘要: 近年来,道路交通事故的发生逐年增加。驾驶员注意力不集中是造成交通事故的主要原因之一。该项工作利用多源数据来检测驾驶员是否注意力分散。由于每个数据源能为其余数据源提供一定的信息,即多源数据之间的关联性较强,因此对不同来源的数据进行同等处理或对多源特征进行简单的连接整合会导致特征耦合度高,不能保证挖掘任务的有效性。另外,注意力分散驾驶可能受到许多因素的影响,当已知类别的集合中不存在驾驶员注意力分散的类型时,常见的有监督方法可能会导致分类错误。对此,提出了一种基于多尺度特征融合的驾驶员注意力分散检测方法(Multi-Scale Feature Fusion Network,MSFFN)。首先,通过多个嵌入式子网络从多源数据中学习低维表示。然后,提出一种多尺度特征融合方法,从时空关联性的角度聚合这些特征表示,降低多源特征之间的耦合度。最后,设计基于卷积长短期记忆的编解码模型进行无监督检测。在训练阶段,模型仅对正常驾驶实例进行训练,确定正常数据的一类分类边界。在检测阶段,计算模型重构误差并将其作为每一个测试数据的评分,从而做出细粒度的检测决策。该方法在公开的驾驶员行为数据集上取得了很好的实验结果,优于现有方法。
    • 梁秀满; 薛文强; 牛福生; 张晋霞
    • 摘要: 针对矿石显微图像数量多及语义分割参数量大的问题,提出一种多特征融合的解码器结构,结合轻量化Res Net-34搭建图像语义分割网络MA-net,该网络在反复编码和解码过程中,融合多个阶段的特征图,使网络在运行过程中不断有细节信息进行补充,保证模型在少量参数的情况下仍具有较强特征表示能力,在多个数据集上与其它经典U型网络进行比较,验证了该网络大幅减少参数的同时在大目标分割任务上有可比的准确性。
    • 李大舟; 于沛; 高巍; 马辉
    • 摘要: 传统生成式模型中存在的梯度经过多次传播后,倾向于消失或爆炸,且存在语言理解不充分的性能缺陷,为此提出一种生成式自动文本摘要方法(BiGRUAtten-LSTM).编码器端将原始文本输入到编码器并结合双向门控循环单元生成固定长度的语义向量,使用注意力机制分配每个输入词的权重来减少输入序列信息的细节损失.解码器端使用LSTM网络,融合先验知识和集束搜索方法将语义向量解码生成目标文本摘要.通过工业新闻数据集的实验验证,与传统的生成式文本摘要模型相比,ROUGE-1指标提高0.026、ROUGE-2指标提高0.056、ROUGE-L指标提高0.025.
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