單通道語音信號的圖處理算法構(gòu)建與增強畢業(yè)論文【附代碼】

單通道語音信號的圖處理算法構(gòu)建與增強研究主要內(nèi)容：本研究聚焦于單通道語音信號的處理，提出一種基于圖信號處理的算法。首先，介紹圖信號處理的基本理論，并探討其在語音信號增強中的應(yīng)用。接著，設(shè)計一種新型圖拓撲結(jié)構(gòu)，利用圖傅里葉變換對語音信號進行增強和分離。研究將通過多種實驗設(shè)置驗證算法的性能，包括信噪比（SNR）和音頻質(zhì)量指標。希望本研究能夠提高單通道語音信號的處理效果，為語音識別和人機交互等領(lǐng)域提供新的思路。文檔說明：本文闡述了圖信號處理、語音圖拓撲結(jié)構(gòu)、圖傅里葉變換、圖學習、圖信號增強、時-圖單通道說話人分離、核心的解決方案，涵蓋了其主要設(shè)計思路、實驗結(jié)果及仿真圖示。單通道語音信號的圖處理算法構(gòu)建與增強研究通過優(yōu)化傳統(tǒng)方法，提升了求解效率和準確性，實驗驗證了其在不同應(yīng)用場景下的穩(wěn)定性與有效性。文檔中包含了詳細的仿真圖和結(jié)果分析，提供了算法的示例代碼及數(shù)據(jù)來源，最后附上了相關(guān)的參考文獻，用以支持本文中的方法和結(jié)論。如還有疑問，或者科研方面的問題，可以通過文檔最后的微信直接聯(lián)系本團隊。核心思路傳統(tǒng)數(shù)字信號處理(DigitalSignalProcessing，DSP)技術(shù)主要處理低維度信號，并使用矢量法來表示其數(shù)據(jù)集合。但是該矢量法缺乏對一些高維度信號及其隱含拓撲結(jié)構(gòu)的綜合考慮，即通過矢量法表示數(shù)據(jù)時未體現(xiàn)數(shù)據(jù)間關(guān)系(如采集的位置、相互的關(guān)聯(lián)度、數(shù)據(jù)的分布特性等)。為解決上述問題及高效分析、處理高維度信號及其屬性，圖信號處理(GraphSignalProcessing，GSP)技術(shù)應(yīng)運而生。不同于傳統(tǒng)DSP技術(shù)，GSP技術(shù)通過構(gòu)建信號的圖拓撲結(jié)構(gòu)和圖邊權(quán)矩陣來實現(xiàn)其有用信息的提取。值得一提的是，本團隊前期已證明:經(jīng)典離散傅里葉變換(DiscreteFourierTransform，DFT)是GSP里基于有向周期圖信號的圖邊權(quán)矩陣所定義的圖傅里葉變換(GraphFourierTransform，GFT)的一種特例。因此可以說GSP是DSP的拓展，開辟了新的數(shù)字信號處理途徑。鑒于語音信號本質(zhì)上隸屬于規(guī)則域的一種非平穩(wěn)、非線性的信號，且本身沒有形成固定的圖拓撲結(jié)構(gòu)。本文從語音的數(shù)據(jù)屬性出發(fā)，利用GSP里圖信號頻率的定義取決于圖拓撲結(jié)構(gòu)的圖鄰接矩陣以及不同圖拓撲結(jié)構(gòu)形成不同的圖頻域的這一優(yōu)勢，我們根據(jù)不同處理任務(wù)和目的為語音信號設(shè)計不同的圖拓撲結(jié)構(gòu)，將語音信號映射到不同的圖頻域，形成不同的有用特征，奠定了初步理論基礎(chǔ)。進而本文著重研究單通道語音基于GSP技術(shù)的圖拓撲結(jié)構(gòu)的構(gòu)建和圖信號增強算法。其主要創(chuàng)新工作歸納如下:1.針對語音信號從時域到圖域的映射與反映射的問題，本文利用圖移運算為語音信號設(shè)計了一種單層有向圖拓撲結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了語音信號從時域到圖域的映射，初步得到語音信號的一種圖信號表示，實現(xiàn)語音相鄰/非相鄰樣點之間關(guān)聯(lián)性的具體描述。根據(jù)GSP里GFT定義，我們提出對該單層有向圖拓撲結(jié)構(gòu)的圖鄰接矩陣進行矩陣奇異值分解(SingularValueDecomposition，SVD)，然后利用該特征向量為含噪語音信號定義一種圖傅里葉基。通過此圖傅里葉基將含噪語音信號映射至該單層有向圖頻域內(nèi)，進而可以研究語音信號和噪聲信號在該圖頻率域的圖頻特性。根據(jù)語音信號和噪聲信號的圖譜統(tǒng)計特性，本文提出了一種基于最小均方誤差準則的有向圖維納濾波語音增強方法來抑制噪聲干擾。仿真實驗表明在SNR和PESQ評價標準上，所提出的有向圖維納濾波方法均優(yōu)于基準算法。2.針對周期有限時序信號的廣義圖拓撲結(jié)構(gòu)和基于語音圖移算子的單層有向圖拓撲結(jié)構(gòu)未捕捉語音幀彼此之間的潛在關(guān)系問題，本文利用圖學習方法和語音圖移算子為語音信號構(gòu)建一種時間-頂點聯(lián)合有向圖拓撲結(jié)構(gòu)，同步捕捉語音幀彼此之間的潛在關(guān)系和幀內(nèi)語音樣點之間的潛在關(guān)系。然后根據(jù)GSP里聯(lián)合傅里葉變換定義，我們對時間-頂點聯(lián)合有向圖拓撲結(jié)構(gòu)所對應(yīng)的聯(lián)合圖鄰接矩陣進行矩陣奇異值分解，利用其特征向量為含噪語音信號定義一種聯(lián)合圖傅里葉基。繼而在該時間-頂點聯(lián)合圖頻域，本文提出了一種基于時間-頂點聯(lián)合有向圖維納濾波算法來增強含噪語音信號。仿真實驗表明在SNR和PESQ評價標準上，所提出的基于時間-頂點聯(lián)合有向圖維納濾波算法均優(yōu)于基準算法。3.針對研究1和2中所設(shè)計的單層有向圖拓撲結(jié)構(gòu)和時間-頂點聯(lián)合有向圖拓撲結(jié)構(gòu)均為有向圖模型，無法保證基于兩者的圖鄰接矩陣可以獲得正交的圖傅里葉基。以及在低信噪比情況下，單層有向圖維納語音增強算法和時間-頂點聯(lián)合有向圖維納濾波算法的降噪性均不盡人意，本文利用K-圖學習方法和語音圖移算子為語音信號設(shè)計了一組子無向圖拓撲結(jié)構(gòu)，實時捕捉噪聲幀/含噪語音幀彼此之間的潛在關(guān)系。然后利用該無向圖拓撲結(jié)構(gòu)的聯(lián)合圖拉普拉斯矩陣為語音信號定義了一種無向圖傅里葉基，將語音信號和噪聲成功映射至該無向圖頻域。根據(jù)該無向圖頻域內(nèi)語音信號和噪聲信號的圖頻譜的估計，本文提出一種GMMSE圖譜估計算法語音增強算法。仿真實驗表明在SNR、PESQ、LLR和STOI評價標準上，所提出GMMSE圖譜估計語音增強方法均優(yōu)于GSP里圖維納濾波算法和DSP里經(jīng)典語音增強算法。4.針對經(jīng)典語音增強算法通常不考慮語音信號經(jīng)過短時傅里葉變換(Short-TimeFourierTransform，STFT)變換后的相位譜對降噪效果影響，而最新研究表明，某些場景下相位對語音質(zhì)量具有重要影響，借鑒目前經(jīng)典領(lǐng)域基于掩碼策略的端到端單通道時域說話人分離方法的成功經(jīng)驗，本文提出了一種基于時-圖域單通道說話人分離方法的語音圖信號增強技術(shù)來消除噪聲干擾，并完整提取語音信號。同時這也為類語聲干擾場景中的有用語音增強，提供了新思路。而對于端到端單通道時域說話人分離方法通常使用由一維卷積層所構(gòu)成的編碼器通過滑動窗口將時域信號轉(zhuǎn)換為潛在空間里的特征。對于編碼器的滑動窗口的大小，若其過大會導(dǎo)致編碼器無法捕獲潛在特征之間的細節(jié)信息，而滑動窗長過小又會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)計算復(fù)雜度大的問題。為解決此問題，本文利用前期所提出的語音圖移算子為潛在特征構(gòu)建其圖拓撲結(jié)構(gòu)和圖鄰接矩陣。在不改變編碼器的滑動窗長和增加網(wǎng)絡(luò)計算復(fù)雜度的基礎(chǔ)上，我們利用此圖鄰接矩陣為潛在特征構(gòu)建一種圖卷積網(wǎng)絡(luò)來聚合潛在特征與其周圍潛在特征之間的結(jié)構(gòu)細節(jié)，并將其稱之為圖特征。該圖特征在原有潛在特征的基礎(chǔ)上補充了潛在特征之間的結(jié)構(gòu)信息，從而提高了原始時域單通道說話人分離方法的信號保真度。進而在該時-圖域單通道說話人分離方法研究基礎(chǔ)上，本文進一步提出了一種基于時-圖域單通道說話人分離方法的圖信號增強算法來處理復(fù)雜噪聲環(huán)境下語音降噪問題，實現(xiàn)目標說話人有用信息的成功提取。仿真實驗表明在純凈數(shù)據(jù)集和含噪數(shù)據(jù)集上，所提出的時-圖域單通道說話人分離方法的SISNRi和SDRi評價標準上均優(yōu)于基準方法。通過WHAM!-mix＿single數(shù)據(jù)集，所提出的基于時-圖域單通道說話人分離方法的圖信號增強算法不僅有效抑制復(fù)雜背景噪聲，而且成功提取目標說話人的有用信息。本團隊擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo)，科研項目與課題交流。可訪問官網(wǎng)或者加微信：airsky230代碼clear;clc;%單通道語音信號的圖處理算法構(gòu)建與增強研究%加載數(shù)據(jù)集numSamples=233;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由團隊提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=233;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由團隊提供learningRate=0.01;numEpochs=233;%訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在測試集上進行評估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=233;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=233;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%獲取最佳個體bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次評估最佳個體在測試集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%輔助函數(shù)：交叉熵損失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%輔助函數(shù)：獲取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

結(jié)果

常見算法與模型應(yīng)用本團隊擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo)，科研項目與課題交流。可訪問官網(wǎng)或者加微信：airsky2301各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用1.1三維裝箱優(yōu)化1.2配電網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化1.3優(yōu)化調(diào)度1.4優(yōu)化路由1.5微電網(wǎng)優(yōu)化1.6優(yōu)化分配1.7優(yōu)化庫存1.8優(yōu)化充電1.9優(yōu)化發(fā)車1.10優(yōu)化覆蓋1.11車間調(diào)度優(yōu)化1.12優(yōu)化選址1.13生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化1.14優(yōu)化位置1.15優(yōu)化控制1.16優(yōu)化組合1.17水庫調(diào)度優(yōu)化1.18優(yōu)化設(shè)計1.19集裝箱船配載優(yōu)化1.20優(yōu)化成本1.21水泵組合優(yōu)化1.22醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.23優(yōu)化電價1.24公交排班優(yōu)化1.25優(yōu)化布局1.26優(yōu)化參數(shù)1.27貨位優(yōu)化1.28可視域基站和無人機選址優(yōu)化1.29優(yōu)化吸波1.30優(yōu)化指派1.31智能交通燈優(yōu)化1.32優(yōu)化運行1.33優(yōu)化調(diào)配1.34優(yōu)化資源利用1.35智能分揀優(yōu)化1.36物流中心選址優(yōu)化1.37投資組合優(yōu)化1.38用水調(diào)度優(yōu)化1.39數(shù)據(jù)中心能源優(yōu)化1.40廣告投放優(yōu)化1.41廣告競價優(yōu)化1.42庫存管理優(yōu)化1.43供應(yīng)鏈優(yōu)化1.44能源效率優(yōu)化1.45網(wǎng)絡(luò)流量優(yōu)化1.46冷庫管理優(yōu)化1.47電壓控制優(yōu)化1.48資源共享優(yōu)化1.49優(yōu)化位置選址1.50生產(chǎn)線效率優(yōu)化2機器學習和深度學習分類與預(yù)測2.1機器學習和深度學習分類2.1.1CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.2SVM支持向量機分類2.1.3XGBOOST分類2.1.4BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.6RF隨機森林分類2.1.7KNN分類2.1.8MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.9LSTM長短時記憶網(wǎng)絡(luò)分類2.1.10PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.11GRU門控循環(huán)單元分類2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量機分類2.1.13SCN隨機配置網(wǎng)絡(luò)模型分類2.1.14RELM魯棒極限學習機分類2.1.15KELM混合核極限學習機分類2.1.16DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類2.1.17ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.18DELM深度學習極限學習機分類2.1.19GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.20ELM極限學習機分類2.1.21OVO多分類支持向量機2.1.22Adaboost分類2.1.23CatBoost分類2.1.24LightGBM分類2.1.25神經(jīng)自適應(yīng)共振分類(ART)2.1.26離散選擇模型分類(DCM)2.1.27閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.2機器學習和深度學習預(yù)測2.2.1ARMA自回歸滑動平均模型預(yù)測2.2.2ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.3ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.4BF粒子濾波預(yù)測2.2.5DKELM回歸預(yù)測2.2.6ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.7FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.8GMM高斯混合模型預(yù)測2.2.9GMDN預(yù)測2.2.10GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.11GRU門控循環(huán)單元預(yù)測2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量機預(yù)測2.2.13RELM魯棒極限學習機預(yù)測2.2.14RF隨機森林預(yù)測2.2.15RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.16RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.17RVM相關(guān)向量機預(yù)測2.2.18SVM支持向量機預(yù)測2.2.19TCN時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.20XGBoost回歸預(yù)測2.2.21模糊預(yù)測2.2.22奇異譜分析方法SSA時間序列預(yù)測2.2.23SARIMA季節(jié)性自回歸綜合滑動平均模型預(yù)測2.2.24Prophet模型時間序列預(yù)測2.2.25LightGBM回歸預(yù)測2.2.26ARIMA-GARCH組合預(yù)測2.2.27深度多層感知機預(yù)測2.2.28Transformer時間序列預(yù)測2.2.29Seq2Seq模型預(yù)測2.2.30SARIMA-LSTM混合模型預(yù)測2.2.31自編碼器預(yù)測2.2.32LMS最小均方算法預(yù)測2.2.33BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.34BLS寬度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.35BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.36CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.37DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.38DELM深度學習極限學習機預(yù)測2.2.39LSTM長短時記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.40模型集成預(yù)測2.2.41高維數(shù)據(jù)預(yù)測2.2.42多變量時間序列預(yù)測2.3機器學習和深度學習實際應(yīng)用預(yù)測CPI指數(shù)預(yù)測PM2.5濃度預(yù)測SOC預(yù)測產(chǎn)量預(yù)測車位預(yù)測蟲情預(yù)測帶鋼厚度預(yù)測電池健康狀態(tài)預(yù)測電力負荷預(yù)測房價預(yù)測腐蝕率預(yù)測故障診斷預(yù)測光伏功率預(yù)測軌跡預(yù)測航空發(fā)動機壽命預(yù)測匯率預(yù)測混凝土強度預(yù)測加熱爐爐溫預(yù)測價格預(yù)測交通流預(yù)測居民消費指數(shù)預(yù)測空氣質(zhì)量預(yù)測糧食溫度預(yù)測氣溫預(yù)測清水值預(yù)測失業(yè)率預(yù)測用電量預(yù)測運輸量預(yù)測制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)預(yù)測產(chǎn)品推薦系統(tǒng)庫存需求預(yù)測員工離職預(yù)測網(wǎng)絡(luò)入侵檢測金融欺詐檢測社交媒體情緒預(yù)測自然災(zāi)害預(yù)測圖像分割預(yù)測視頻行為預(yù)測心電異常預(yù)測腦電波分類汽車故障預(yù)測智能家居用電量預(yù)測3圖像處理方面3.1圖像邊緣檢測3.2圖像處理3.3圖像分割3.4圖像分類3.5圖像跟蹤3.6圖像加密解密3.7圖像檢索3.8圖像配準3.9圖像拼接3.10圖像評價3.11圖像去噪3.12圖像融合3.13圖像識別3.13.1表盤識別3.13.2車道線識別3.13.3車輛計數(shù)3.13.4車輛識別3.13.5車牌識別3.13.6車位識別3.13.7尺寸檢測3.13.8答題卡識別3.13.9電器識別3.13.10跌倒檢測3.13.11動物識別3.13.12二維碼識別3.13.13發(fā)票識別3.13.14服裝識別3.13.15漢字識別3.13.16紅綠燈識別3.13.17虹膜識別3.13.18火災(zāi)檢測3.13.19疾病分類3.13.20交通標志識別3.13.21卡號識別3.13.22口罩識別3.13.23裂縫識別3.13.24目標跟蹤3.13.25疲勞檢測3.13.26旗幟識別3.13.27青草識別3.13.28人臉識別3.13.29人民幣識別3.13.30身份證識別3.13.31手勢識別3.13.32數(shù)字字母識別3.13.33手掌識別3.13.34樹葉識別3.13.35水果識別3.13.36條形碼識別3.13.37溫度檢測3.13.38瑕疵檢測3.13.39芯片檢測3.13.40行為識別3.13.41驗證碼識別3.13.42藥材識別3.13.43硬幣識別3.13.44郵政編碼識別3.13.45紙牌識別3.13.46指紋識別3.14圖像修復(fù)3.15圖像壓縮3.16圖像隱寫3.17圖像增強3.18圖像重建3.19圖像特征提取3.20圖像形態(tài)學處理3.21圖像旋轉(zhuǎn)3.22圖像反轉(zhuǎn)3.23圖像去模糊3.24圖像顏色調(diào)整3.25多尺度分解3.26圖像超分辨率3.27背景分離3.28熱成像分析4路徑規(guī)劃方面4.1旅行商問題（TSP）4.1.1單旅行商問題（TSP）4.1.2多旅行商問題（MTSP）4.2車輛路徑問題（VRP）4.2.1車輛路徑問題（VRP）4.2.2帶容量的車輛路徑問題（CVRP）4.2.3帶容量+時間窗+距離車輛路徑問題（DCTWVRP）4.2.4帶容量+距離車輛路徑問題（DCVRP）4.2.5帶距離的車輛路徑問題（DVRP）4.2.6帶充電站+時間窗車輛路徑問題（ETWVRP）4.2.7帶多種容量的車輛路徑問題（MCVRP）4.2.8帶距離的多車輛路徑問題（MDVRP）4.2.9同時取送貨的車輛路徑問題（SDVRP）4.2.10帶時間窗+容量的車輛路徑問題（TWCVRP）4.2.11帶時間窗的車輛路徑問題（TWVRP）4.3多式聯(lián)運運輸問題4.4機器人路徑規(guī)劃4.4.1避障路徑規(guī)劃4.4.2迷宮路徑規(guī)劃4.4.3柵格地圖路徑規(guī)劃4.5配送路徑規(guī)劃4.5.1冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2外賣配送路徑規(guī)劃4.5.3口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7車輛協(xié)同無人機配送路徑規(guī)劃4.6無人機路徑規(guī)劃4.6.1飛行器仿真4.6.2無人機飛行作業(yè)4.6.3無人機軌跡跟蹤4.6.4無人機集群仿真4.6.5無人機三維路徑規(guī)劃4.6.6無人機編隊4.6.7無人機協(xié)同任務(wù)4.6.8無人機任務(wù)分配4.7無人駕駛路徑規(guī)劃4.8智能停車路徑規(guī)劃4.9多目標路徑規(guī)劃4.10動態(tài)路徑優(yōu)化4.11即時路徑更新4.12混合動力汽車路徑規(guī)劃4.13高速公路車輛協(xié)調(diào)4.14礦山運輸路徑規(guī)劃4.15智能倉儲路徑規(guī)劃5語音處理5.1語音情感識別5.2聲源定位5.3特征提取5.4語音編碼5.5語音處理5.6語音分離5.7語音分析5.8語音合成5.9語音加密5.10語音去噪5.11語音識別5.12語音壓縮5.13語音隱藏5.14語音關(guān)鍵詞檢測5.15