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题名基于情感引导-扩散模型的藏族音乐生成网络
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作者
宋子牛
彭春燕
王龙辉
郑钰辉
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机构
青海师范大学计算机学院
青海师范大学藏语智能全国重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第8期2283-2289,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62441609,62262056)
青海省重点研发与成果转化项目(2022-GX-155)。
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文摘
人工智能技术在音乐创作领域取得了显著进展,但针对藏族音乐自动生成的研究相对匮乏。现有研究在藏族音乐生成中主要面临三个挑战:缺乏特定情感的表达能力、高维特征处理效率低下,以及音乐上下文一致性不足。为解决上述问题,提出一种基于情感引导的扩散模型(emotion-driven diffusion model,EDDM)。该模型基于VAE-diffusion框架,利用变分自编码器提取音源数据关键潜在特征,并在扩散过程中对其进行建模。首先,设计情感特征编码器以提取音乐情感特征,并通过交叉注意力机制将情感特征嵌入到扩散模型中,实现藏族音乐特定情感和风格的精准表达;其次,引入token drop策略过滤冗余特征,提高音乐生成的鲁棒性和多样化;最后,提出self-conditioning机制增强上下文关联,利用上一步信息来指导下一步结果生成,确保音乐生成的一致性。实验结果表明,EDDM在藏族音乐生成任务上效果突出,在客观评价方面,模型在FAD(2.35↓)、JSD(0.08↓)、NDB(18↑)等指标上均优于现有方法;主观评价中,生成的音乐展现出良好的情感表达能力和音乐特征一致性。EDDM在民族音乐自动生成领域具有一定的创新性和应用价值。所生成的部分情感引导的藏族音乐公开在https://szn1998.github.io/。
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关键词
藏族音乐生成
扩散模型
情感引导
token
drop
self-conditioning
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Keywords
Tibetan music generation
diffusion model
emotion-driven
token drop
self-conditioning
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名情景游戏联合标记奖励法在眼科患儿滴眼药中的应用
被引量：8
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作者
杨莎莎
王洪伟
佘兮
罗瑶
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机构
第三军医大学新桥医院眼科中心
第三军医大学新桥医院骨科
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出处
《解放军护理杂志》
CSCD
2013年第17期51-53,共3页
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文摘
目的探讨情景游戏联合标记奖励法在眼科患儿滴眼药护理中的应用。方法按入院先后将2011年1-12月在第三军医大学新桥医院眼科住院治疗的58例患儿分为观察组和对照组各29例,观察组采用情景游戏联合标记奖励法进行滴眼药宣教,对照组进行常规滴眼药宣教,比较两组患儿的滴眼药情况、患儿家长的焦虑与抑郁程度。结果观察组规则滴眼药患儿25例(86.2%),对照组规则滴眼药患儿18例(62.1%),两组比较,差异有统计学意义(χ2=4.406,P<0.05)。入院时,两组患儿家长的焦虑、抑郁程度经比较,差异均无统计学意义(均P>0.05);出院前,观察组患儿家长的焦虑、抑郁程度均轻于对照组,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论情景游戏联合标记奖励法的应用可以提高患儿滴眼药的积极性,降低患儿家长的焦虑、抑郁程度,值得在临床推广应用。
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关键词
滴眼药
患儿
情景游戏
标记奖励法
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Keywords
getting eye drops
sick children
pretend play therapy
token economy method
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分类号
R473.77
[医药卫生—护理学]
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题名提供IP Qos保障的区分服务系统模型及算法
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作者
李鹏
安建平
钟曼莉
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机构
北京理工大学电子工程系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第5期164-168,共5页
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基金
国家自然科学基金(编号:60002009)
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文摘
主要介绍了提供IPQos的区分服务(DifferentiatedServices)体系。DS系统在IETF中正在经历一个热烈讨论和规范的过程。很有可能成为为下一代INTERNET提供Qos保障的框架体系。该文深入阐述了DS系统进行通讯速率管理和资源分配的原理和算法,并举出了相应的例子。文章认为,将流量调节和资源分配单元分离是DS系统优于其它Qos保障系统的重要原因。这使得DS系统具有极佳的可扩展性。随着性能更好的调度算法的出现,DS系统的性能可以得到进一步的提高。
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关键词
区分服务系统模型
算法
计算机网络
网络服务质量
流量调节
资源分配
丢弃策略
令牌桶
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Keywords
Qos,DS,traffic condition,resource allocation,drop policy,token bucket,PHB,CBWFQ,MDRR,MWRR,WRED
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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