【摘 要】
：
【目的】针对音乐信息检索中的声乐分类问题,将音频的统计特征和图像特征进行融合,探索效果更好的分类模型。【方法】抽取音频信息的统计特征以及梅尔频谱图图像特征。将机器学习方法用于统计特征,并设计了一种多层卷积神经网络架构用于图像特征,将声乐分类问题转化为图像分类问题,最后提出一种融合统计特征和图像特征的深度学习方法。【结果】在声乐分类任务上,基于图像特征的深度学习方法比机器学习方法 F1值提高约6个百分点,基于特征融合的深度学习模型F1值可达到69%以上,超过基于图像特征的深度学习模型3.4个百分点。【局限】
【机 构】
：
南京大学信息管理学院,江苏省数据工程与知识服务重点实验室
【基金项目】
：
国家社会科学基金重大招标项目(项目编号:17ZDA291)的研究成果之一。
论文部分内容阅读
【目的】针对音乐信息检索中的声乐分类问题,将音频的统计特征和图像特征进行融合,探索效果更好的分类模型。【方法】抽取音频信息的统计特征以及梅尔频谱图图像特征。将机器学习方法用于统计特征,并设计了一种多层卷积神经网络架构用于图像特征,将声乐分类问题转化为图像分类问题,最后提出一种融合统计特征和图像特征的深度学习方法。【结果】在声乐分类任务上,基于图像特征的深度学习方法比机器学习方法 F1值提高约6个百分点,基于特征融合的深度学习模型F1值可达到69%以上,超过基于图像特征的深度学习模型3.4个百分点。【局限】
其他文献
近些年,我国学前教育、义务教育等各级各类教育政策都作出重大调整,迎来新的发展和变化。在此背景下,剖析我国教育政策的经济环境、政治环境、文化环境等面临的制约要素和改进路径具有重要意义。经济环境是教育政策目标得以实现的物质基础;政治环境决定了教育政策改革的性质及发展方向;文化环境是教育政策改革有效实施的非正式制度约束。“十四五”期间我国教育改革需要从以下四个方面着手:实现教育多样化发展,促进教育公平;实现教育国际化发展,办人民满意的教育;实现教育现代化,使教育发展更具中国特色;深化教育综合改革,实现教育跨
【目的】以科技论文中未来工作句集为入手点,研究学术创新构想话题自动生成方法,加速创新问题求解。【方法】首先采用规则匹配与BERT相结合的方法从论文全文中抽取未来工作句集;然后通过相关领域论文集进行关联知识扩展计算,发现与未来研究方向相关的关键词、论文等,共同形成创新提要;再利用基于UniLM的文本生成模型自动生成创新构想话题。【结果】经实证验证和专家评估,生成结果的整体创新性平均分为6.04分,整体兴趣度平均分为6.01分,呈正向评价。【局限】基于UniLM的创新构想话题生成模型未嵌入先验语义知识以及没有
教师专业发展标准是衡量教师水平的重要指标.运用NVivo12.0软件对最新发布的美国、英国、澳大利亚以及我国等6份教师专业发展标准进行分析,编码形成职业认知和师德、专业发展
连续3年,每年扩招100万,是我国高等职业教育的重大政策部署,旨在提升退役军人、下岗失业人员、农民工、新型职业农民等群体人员的技术技能,是稳就业的重要举措,也是在职业教育界实施的重大民生工程、民心工程和根基工程。然而以退役军人等为主体的四类扩招生源,其基础知识和技术技能水平差异较大,生源结构多样且复杂,较之于普通生源,存在基础薄弱、学习养成不够等多种不足,相当一部分生源还存在工学矛盾问题。招生和培养都需要设计并实施与普通生源不同的方案,需要做好政策与宣传引导,强化学校与企业共管,以保证规模与质量并进,以期
高职百万扩招工作的持续推进使得职业教育的社会职能被进一步强化。扩招工作重点关注的退役军人、下岗失业人员、农民工和新型职业农民等非传统生源群体的报考和就学意愿将是扩招任务能否顺利落实的关键所在。政策利好条件的宣传与落实是非传统生源群体感知扩招行动的基本前提,而职业教育教学内容的实用与适用也是形成其决策信念的先赋优势所在。同时,这一群体对成本最小化与收益最大化的愿望诉求也催生了最终的决策意图。在职业教育回报率能有效针对非传统生源群体实现决策愿望的同时,职业教育与培训功能的发展态势也成为影响这一生源群体实施决策
民办高等教育已成为我国高等教育事业的重要组成部分。营造公平、良性、可持续发展的政策环境,成为民办高等教育治理的当务之急。通过梳理变迁脉络及其背后的治理逻辑发现,民办高等教育政策经历了酝酿、构建、转向、重构、创新五个阶段,其制定及其发展深受社会环境、利益冲突和价值前提的影响,并在民办高校属性“、合理回报”等问题上存在模糊不清、诠释灵活甚至矛盾冲突等情况,呈现出明显且多样的“模糊性”。民办高等教育这一牵涉众多利益群体的公共领域,正是遵循“模糊性”治理逻辑形成政策系统,该系统两难情境下的策略性模糊和
【目的】实现社交媒体虚假新闻早期检测,遏制虚假信息的广泛传播。【方法】在同时利用图像与文本特征的基础上,通过将图像映射为语义标签,设计了一种图像与文本内容语义一致性计算方法,构建虚假新闻检测模型,并采用虚假新闻检测标准数据集FakeNewsNet验证模型的性能。【结果】融合新闻图像与文本语义一致性特征的全特征模型在PolitiFact数据上的检测F1值达到0.775,在GossipCop数据上的F1值达到0.879,说明该模型具有良好的检测效果。【局限】由于现有图像语义标注模型标注能力的局限性,尚无法准确
【目的】针对在自然语言处理领域中高质量的标签数据较难获取的问题,设计基于多层次数据增强的半监督中文情感分析方法。【方法】采用简单数据增强和反向翻译的文本增强技术获取大量无标签数据,通过对无标签数据计算一致性正则提取无标签数据的数据信号;对弱增强数据计算其预判标签,将强增强数据与预判标签一起构建监督训练信号,通过置信度阈值过滤使模型得出置信度高的预测结果。【结果】在三个公开情感分析数据集上进行实验,在Waimai和Weibo数据集上仅使用1000条有标签文档就可以分别获得超过BERT 2.311%和6.72
教育教学工作是高校的中心工作,是办学之本。后疫情时代线上线下混合式教学成为高校教学的新常态,这对高校教师的教学能力提出了更高的要求,对高校教学管理也提出了新的挑战。教学质量的高低关系到学校的生存和发展。后疫情时代,高校在线教学管理应不断完善教学质量管理制度,加强教学过程管理和教师技能培训,为师生提供更优质的线上教学平台。同时,创建完善的线上线下混合式教学评价体系,以全面提升在线教学质量和高校人才培养质量。
【目的】使用文本挖掘技术从西方媒体的新闻文本数据中提取中国的经济形象。【方法】基于人类的认知图式分析了形象的文字呈现方式,提出从主题、观点、倾向三个层次来提取国家形象,进而提出相应的文本挖掘方法和流程。【结果】从达沃斯论坛期间的西方媒体新闻中提取的中国经济形象可以概括为:充满活力、有巨大成就、为世界带来机遇和挑战、可能撼动世界格局的新兴发展中国家。【局限】主题模型使用人工解释,会带来个体差异。【结论】从主题、观点、倾向三个层次进行文本挖掘有利于把新闻数据和媒体形象联系起来,该方法对国家、地区、城市等媒体形