1、SPECOM 2023:语音与计算机领域的盛会

SPECOM 2023:语音与计算机领域的盛会

1. SPECOM会议概述

SPECOM(国际语音与计算机会议)自1996年10月在俄罗斯圣彼得堡举办首届以来,已成为一项定期举行的活动。该会议系列由俄罗斯科学院圣彼得堡信息与自动化研究所(SPIIRAS)于27年前创立。它具有悠久的传统,吸引了语音技术领域的研究人员,涵盖自动语音识别与理解、文本转语音合成、说话人和语言识别等领域,以及数字语音处理、自然语言处理、文本分析、计算副语言学、多模态语音、数据处理或人机交互等相关领域。

SPECOM会议是知识交流的理想平台,尤其适合研究高度屈折语的专家,包括资源匮乏和资源丰富的语言。在其漫长的历史中,该会议交替由俄罗斯科学院圣彼得堡联邦研究中心(SPC RAS)/SPIIRAS和莫斯科国立语言大学(MSLU)在各自所在地举办。此外,在不同年份还由其他机构举办,具体如下表所示:
|年份|举办机构|地点|
| ---- | ---- | ---- |
|1997|罗马尼亚计算机技术研究所克卢日 - 纳波卡分所| - |
|2005、2015|希腊帕特雷大学(分别在帕特雷和雅典)|希腊|
|2011|俄罗斯喀山联邦大学|俄罗斯喀山|
|2013|捷克西波希米亚大学(在皮尔森)|捷克|
|2014|塞尔维亚诺维萨德大学|塞尔维亚诺维萨德|
|2016|匈牙利布达佩斯技术与经济大学|匈牙利布达佩斯|
|2017|英国赫特福德郡大学(在哈特菲尔德)|英国|
|2018|德国莱比锡电信大学|德国莱比锡|
|2019|土耳其博阿兹齐大学|土耳其伊斯坦布尔|
|2020、2021|SPC RAS/SPIIRAS(全线

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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