53、音频信号量化与视频目标跟踪算法研究

音频信号量化与视频目标跟踪算法研究

音频信号量化相关研究

在音频信号处理中，为了实现高效的量化和编码，研究人员提出了基于深度自编码器（DAE）神经网络的量化算法。

1. 数据预处理
   • 对每个数据向量进行归一化处理，使其方差为单位方差，然后按升序排序。这种数据表示方式打破了数据中的结构和关系，使所有向量高度相关，让提出的 DAE 架构对输入声音信号具有不变性，同时简化了输入数据的结构，降低了重建误差。
2. 模型训练
   • 预训练阶段
     • 将数据集划分为每个包含 1000 个样本的小批量，使用 Adam 优化算法在每个小批量后更新权重。
     • 使用两个停止准则来确定何时停止训练过程：最小误差偏差和误差分析窗口中的单调误差增加，分析窗口长度设置为 16 个 epoch。
     • 为避免双曲正切函数的饱和区域，采用基于层输入数据方差的自适应权重初始化方案，权重初始化为从均值为零的正态分布中采样的小随机值，方差由以下公式计算：
       [V = \sqrt{\frac{1}{r \cdot (N_{in} + N_{out})}}]
       其中 (N_{in}) 和 (N_{out}) 分别是输入和隐藏单元的数量，(r) 是计算得到的标准差。
   • 微调阶段
     • DAE