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
음성 감정 감지(SED) 과제는 화자가 감정을 표현할 때 긍정적 클래스와 부정적 클래스를 판단하는 것을 목표로 합니다. SED 성능은 음성에서 추출한 감정적 특징의 다양성과 두드러짐에 크게 의존합니다. 그러나 대부분의 기존 관련 연구는 단일 특징 소스와 수작업 특징의 효과를 조사하는 데 중점을 두고 있습니다. 따라서 다중 소스 저수준 정보 기반 순환 분기를 사용하는 SED 접근 방식을 제안합니다. 융합 다중 소스 저수준 정보는 음성 감정 신호에서 다양성과 차별적 표현을 얻습니다. 또한 초점 손실 함수는 불균형 클래스에 도움이 되어 잘 분류된 샘플의 비율을 줄이고 SED 과제에서 어려운 샘플의 가중치를 높입니다. IEMOCAP 코퍼스에 대한 실험은 제안된 방법의 효과를 보여줍니다. 기준선과 비교하여 MSIR은 비가중 평균 리콜 및 F1 점수 측면에서 상당한 성능 개선을 달성합니다.
Yoichi HINAMOTO Shotaro NISHIMURA
적응형 2차 IIR 노치 디지털 필터에 대한 상태 공간 접근 방식을 탐구합니다. 경사 하강법에서 단순화된 반복 알고리즘을 유도하여 적응형 노치 디지털 필터의 평균 제곱 출력을 최소화합니다. 그런 다음 1차 선형 동적 시스템을 사용하여 안정성과 매개변수 추정 바이어스를 분석합니다. 결과적으로 결과 매개변수 추정치가 편향되지 않음이 명확해집니다. 마지막으로 수치적 예를 제시하여 적응형 상태 공간 노치 디지털 필터의 유효성과 효과성 및 매개변수 추정의 바이어스 분석을 보여줍니다.
Ming YUE Yuyang PENG Liping XIONG Chaorong ZHANG Fawaz AL-HAZEMI Mohammad Meraj MIRZA
이 논문에서 우리는 재구성 가능한 지능형 표면과 전송된 적응적 공간 편이 키잉(RIS-TASSK)을 결합한 새로운 통신 방식을 제안하는데, 여기서 활성 안테나의 수는 고정되지 않습니다. 각 시간 슬롯에서 원하는 후보 안테나 또는 안테나 조합은 정보 비트를 전달하기 위해 사용 가능한 모든 안테나 조합에서 선택됩니다. 또한, RIS-TASSK에 대한 채널 이득을 기반으로 하는 안테나 선택 방법을 제안하여 각각 비트 오류율(BER) 성능을 개선하고 복잡도를 감소시킵니다. RIS 지원 전송 공간 편이 키잉 및 RIS 지원 전송 일반화 공간 편이 키잉 방식과 비교하여 시뮬레이션과 이론적 결과는 제안된 방식이 더 나은 BER 성능과 적절한 복잡도를 가지고 있음을 보여줍니다.