Zhenhai TAN Yun YANG Xiaoman WANG Fayez ALQAHTANI
Chenrui CHANG Tongwei LU Feng YAO
Takuma TSUCHIDA Rikuho MIYATA Hironori WASHIZAKI Kensuke SUMOTO Nobukazu YOSHIOKA Yoshiaki FUKAZAWA
Shoichi HIROSE Kazuhiko MINEMATSU
Toshimitsu USHIO
Yuta FUKUDA Kota YOSHIDA Takeshi FUJINO
Qingping YU Yuan SUN You ZHANG Longye WANG Xingwang LI
Qiuyu XU Kanghui ZHAO Tao LU Zhongyuan WANG Ruimin HU
Lei Zhang Xi-Lin Guo Guang Han Di-Hui Zeng
Meng HUANG Honglei WEI
Yang LIU Jialong WEI Shujian ZHAO Wenhua XIE Niankuan CHEN Jie LI Xin CHEN Kaixuan YANG Yongwei LI Zhen ZHAO
Ngoc-Son DUONG Lan-Nhi VU THI Sinh-Cong LAM Phuong-Dung CHU THI Thai-Mai DINH THI
Lan XIE Qiang WANG Yongqiang JI Yu GU Gaozheng XU Zheng ZHU Yuxing WANG Yuwei LI
Jihui LIU Hui ZHANG Wei SU Rong LUO
Shota NAKAYAMA Koichi KOBAYASHI Yuh YAMASHITA
Wataru NAKAMURA Kenta TAKAHASHI
Chunfeng FU Renjie JIN Longjiang QU Zijian ZHOU
Masaki KOBAYASHI
Shinichi NISHIZAWA Masahiro MATSUDA Shinji KIMURA
Keisuke FUKADA Tatsuhiko SHIRAI Nozomu TOGAWA
Yuta NAGAHAMA Tetsuya MANABE
Baoxian Wang Ze Gao Hongbin Xu Shoupeng Qin Zhao Tan Xuchao Shi
Maki TSUKAHARA Yusaku HARADA Haruka HIRATA Daiki MIYAHARA Yang LI Yuko HARA-AZUMI Kazuo SAKIYAMA
Guijie LIN Jianxiao XIE Zejun ZHANG
Hiroki FURUE Yasuhiko IKEMATSU
Longye WANG Lingguo KONG Xiaoli ZENG Qingping YU
Ayaka FUJITA Mashiho MUKAIDA Tadahiro AZETSU Noriaki SUETAKE
Xingan SHA Masao YANAGISAWA Youhua SHI
Jiqian XU Lijin FANG Qiankun ZHAO Yingcai WAN Yue GAO Huaizhen WANG
Sei TAKANO Mitsuji MUNEYASU Soh YOSHIDA Akira ASANO Nanae DEWAKE Nobuo YOSHINARI Keiichi UCHIDA
Kohei DOI Takeshi SUGAWARA
Yuta FUKUDA Kota YOSHIDA Takeshi FUJINO
Mingjie LIU Chunyang WANG Jian GONG Ming TAN Changlin ZHOU
Hironori UCHIKAWA Manabu HAGIWARA
Atsuko MIYAJI Tatsuhiro YAMATSUKI Tomoka TAKAHASHI Ping-Lun WANG Tomoaki MIMOTO
Kazuya TANIGUCHI Satoshi TAYU Atsushi TAKAHASHI Mathieu MOLONGO Makoto MINAMI Katsuya NISHIOKA
Masayuki SHIMODA Atsushi TAKAHASHI
Yuya Ichikawa Naoko Misawa Chihiro Matsui Ken Takeuchi
Katsutoshi OTSUKA Kazuhito ITO
Rei UEDA Tsunato NAKAI Kota YOSHIDA Takeshi FUJINO
Motonari OHTSUKA Takahiro ISHIMARU Yuta TSUKIE Shingo KUKITA Kohtaro WATANABE
Iori KODAMA Tetsuya KOJIMA
Yusuke MATSUOKA
Yosuke SUGIURA Ryota NOGUCHI Tetsuya SHIMAMURA
Tadashi WADAYAMA Ayano NAKAI-KASAI
Li Cheng Huaixing Wang
Beining ZHANG Xile ZHANG Qin WANG Guan GUI Lin SHAN
Sicheng LIU Kaiyu WANG Haichuan YANG Tao ZHENG Zhenyu LEI Meng JIA Shangce GAO
Kun ZHOU Zejun ZHANG Xu TANG Wen XU Jianxiao XIE Changbing TANG
Soh YOSHIDA Nozomi YATOH Mitsuji MUNEYASU
Ryo YOSHIDA Soh YOSHIDA Mitsuji MUNEYASU
Nichika YUGE Hiroyuki ISHIHARA Morikazu NAKAMURA Takayuki NAKACHI
Ling ZHU Takayuki NAKACHI Bai ZHANG Yitu WANG
Toshiyuki MIYAMOTO Hiroki AKAMATSU
Yanchao LIU Xina CHENG Takeshi IKENAGA
Kengo HASHIMOTO Ken-ichi IWATA
Shota TOYOOKA Yoshinobu KAJIKAWA
Kyohei SUDO Keisuke HARA Masayuki TEZUKA Yusuke YOSHIDA
Hiroshi FUJISAKI
Tota SUKO Manabu KOBAYASHI
Akira KAMATSUKA Koki KAZAMA Takahiro YOSHIDA
Tingyuan NIE Jingjing NIE Kun ZHAO
Xinyu TIAN Hongyu HAN Limengnan ZHOU Hanzhou WU
Shibo DONG Haotian LI Yifei YANG Jiatianyi YU Zhenyu LEI Shangce GAO
Kengo NAKATA Daisuke MIYASHITA Jun DEGUCHI Ryuichi FUJIMOTO
Jie REN Minglin LIU Lisheng LI Shuai LI Mu FANG Wenbin LIU Yang LIU Haidong YU Shidong ZHANG
Ken NAKAMURA Takayuki NOZAKI
Yun LIANG Degui YAO Yang GAO Kaihua JIANG
Guanqun SHEN Kaikai CHI Osama ALFARRAJ Amr TOLBA
Zewei HE Zixuan CHEN Guizhong FU Yangming ZHENG Zhe-Ming LU
Bowen ZHANG Chang ZHANG Di YAO Xin ZHANG
Zhihao LI Ruihu LI Chaofeng GUAN Liangdong LU Hao SONG Qiang FU
Kenji UEHARA Kunihiko HIRAISHI
David CLARINO Shohei KURODA Shigeru YAMASHITA
Qi QI Zi TENG Hongmei HUO Ming XU Bing BAI
Ling Wang Zhongqiang Luo
Zongxiang YI Qiuxia XU
Donghoon CHANG Deukjo HONG Jinkeon KANG
Xiaowu LI Wei CUI Runxin LI Lianyin JIA Jinguo YOU
Zhang HUAGUO Xu WENJIE Li LIANGLIANG Liao HONGSHU
Seonkyu KIM Myoungsu SHIN Hanbeom SHIN Insung KIM Sunyeop KIM Donggeun KWON Deukjo HONG Jaechul SUNG Seokhie HONG
Manabu HAGIWARA
Jiaxin WU Bing LI Li ZHAO Xinzhou XU
La tâche de détection des émotions de la parole (SED) vise à juger la classe positive et la classe négative lorsque le locuteur exprime des émotions. Les performances SED dépendent fortement de la diversité et de la proéminence des caractéristiques émotionnelles extraites du discours. Cependant, la plupart des recherches existantes sur le sujet se concentrent sur l'étude des effets d'une source de caractéristiques unique et de caractéristiques fabriquées à la main. Ainsi, nous proposons une approche SED utilisant des branches récurrentes basées sur des informations de bas niveau multi-sources. La fusion d'informations de bas niveau multi-sources permet d'obtenir des représentations variées et discriminantes à partir des signaux d'émotion de la parole. De plus, la fonction de perte focale est bénéfique pour les classes de déséquilibre, ce qui entraîne une réduction de la proportion d'échantillons bien classés et une augmentation des poids pour les échantillons difficiles dans les tâches SED. Les expériences sur le corpus IEMOCAP démontrent l'efficacité de la méthode proposée. Par rapport aux lignes de base, MSIR obtient des améliorations de performance significatives en termes de rappel moyen non pondéré et de score F1.
Yoichi HINAMOTO Shotaro NISHIMURA
Une approche d'espace d'état pour les filtres numériques adaptatifs à encoche IIR de second ordre est explorée. Un algorithme itératif simplifié est dérivé de la méthode de descente de gradient pour minimiser la sortie quadratique moyenne d'un filtre numérique adaptatif à encoche. La stabilité et le biais d'estimation des paramètres sont ensuite analysés en utilisant un système dynamique linéaire de premier ordre. En conséquence, il est clarifié que l'estimation des paramètres résultante est sans biais. Enfin, un exemple numérique est présenté pour démontrer la validité et l'efficacité du filtre numérique adaptatif à encoche d'espace d'état et l'analyse du biais de l'estimation des paramètres.
Ming YUE Yuyang PENG Liping XIONG Chaorong ZHANG Fawaz AL-HAZEMI Mohammad Meraj MIRZA
Dans cet article, nous proposons un nouveau schéma de communication qui combine une surface intelligente reconfigurable avec une modulation par déplacement d'espace adaptatif transmise (RIS-TASSK), où le nombre d'antennes actives n'est pas fixe. Dans chaque intervalle de temps, l'antenne candidate ou la combinaison d'antennes souhaitée sera sélectionnée parmi toutes les combinaisons d'antennes disponibles pour transmettre des bits d'information. En outre, une méthode de sélection d'antenne basée sur les gains de canal est proposée pour RIS-TASSK afin d'améliorer les performances du taux d'erreur binaire (BER) et de réduire la complexité, respectivement. En comparant avec les schémas de modulation par déplacement d'espace transmis assistée par RIS et de modulation par déplacement d'espace généralisée transmise assistée par RIS, les résultats de simulation et théoriques montrent que le schéma proposé présente de meilleures performances BER et une complexité appropriée.