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面向TSN的同步网络模型及应用
1
作者
全巍
杨翔瑞
+2 位作者
孙志刚
严锦立
姜旭艳
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第4期914-919,共6页
为建立一套基于CPU+FPGA架构的完善自主化TSN方案,提出面向TSN的同步网络模型SyncNet。以全网高精度时钟同步为基础,结合网络设备的确定性转发机制以及全局流量调度规划软硬件协同保障TSN的确定性传输。基于SyncNet网络模型在可编程网...
为建立一套基于CPU+FPGA架构的完善自主化TSN方案,提出面向TSN的同步网络模型SyncNet。以全网高精度时钟同步为基础,结合网络设备的确定性转发机制以及全局流量调度规划软硬件协同保障TSN的确定性传输。基于SyncNet网络模型在可编程网络设备上构建一套TSN原型系统,并对该原型系统进行测试验证,实验结果表明,该网络原型可以有效保障混合流量模式下时间敏感流量的传输时延确定性。
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关键词
时间敏感
网
络
同步网
络
模型
工业控制
时间
同步
确定性调度
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职称材料
深度跨模态环境声音合成
被引量：
3
2
作者
程皓楠
李思佳
刘世光
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期2047-2055,共9页
随着计算机图形学技术的不断发展,用户对视频及动画的声音质量提出了更高的要求.针对现有方法中存在的算法复杂度高,可扩展性不强等问题,提出一种基于CGAN和SampleRNN的深度学习的环境声音合成算法,采用VGG网络模型提取视频深度特征.并...
随着计算机图形学技术的不断发展,用户对视频及动画的声音质量提出了更高的要求.针对现有方法中存在的算法复杂度高,可扩展性不强等问题,提出一种基于CGAN和SampleRNN的深度学习的环境声音合成算法,采用VGG网络模型提取视频深度特征.并将视频深度特征通过一个时序同步网络模型,实现具有更高同步性的视频到音频的跨模态特征转换;通过音色增强网络模型对合成声音的音色进行增强,以提高网络结构的可扩展性,并得到最终与视频同步的、真实感较强的环境声.通过对音视频跨模态数据集中12类不同类别视频进行训练与测试,结果的主观与客观评价表明,文中算法所生成的结果真实感强,提高了现有算法的可扩展性.
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关键词
环境声音合成
深度学习
跨模态
时序
同步网
络
模型
音色增强
网
络
模型
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职称材料
题名
面向TSN的同步网络模型及应用
1
作者
全巍
杨翔瑞
孙志刚
严锦立
姜旭艳
机构
国防科技大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第4期914-919,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61802417)
国防科技大学校内基金项目(ZK18-03-40)。
文摘
为建立一套基于CPU+FPGA架构的完善自主化TSN方案,提出面向TSN的同步网络模型SyncNet。以全网高精度时钟同步为基础,结合网络设备的确定性转发机制以及全局流量调度规划软硬件协同保障TSN的确定性传输。基于SyncNet网络模型在可编程网络设备上构建一套TSN原型系统,并对该原型系统进行测试验证,实验结果表明,该网络原型可以有效保障混合流量模式下时间敏感流量的传输时延确定性。
关键词
时间敏感
网
络
同步网
络
模型
工业控制
时间
同步
确定性调度
Keywords
time-sensitive network
synchronized network model
industrial control
time synchronization
deterministic sche-duling
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
深度跨模态环境声音合成
被引量：
3
2
作者
程皓楠
李思佳
刘世光
机构
天津大学智能与计算学部
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期2047-2055,共9页
基金
国家自然科学基金(61672375,61170118)
文摘
随着计算机图形学技术的不断发展,用户对视频及动画的声音质量提出了更高的要求.针对现有方法中存在的算法复杂度高,可扩展性不强等问题,提出一种基于CGAN和SampleRNN的深度学习的环境声音合成算法,采用VGG网络模型提取视频深度特征.并将视频深度特征通过一个时序同步网络模型,实现具有更高同步性的视频到音频的跨模态特征转换;通过音色增强网络模型对合成声音的音色进行增强,以提高网络结构的可扩展性,并得到最终与视频同步的、真实感较强的环境声.通过对音视频跨模态数据集中12类不同类别视频进行训练与测试,结果的主观与客观评价表明,文中算法所生成的结果真实感强,提高了现有算法的可扩展性.
关键词
环境声音合成
深度学习
跨模态
时序
同步网
络
模型
音色增强
网
络
模型
Keywords
environmental sound synthesis
deep learning
cross-modal
synchronous sequential network model
timbre enhancement network model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向TSN的同步网络模型及应用
全巍
杨翔瑞
孙志刚
严锦立
姜旭艳
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
0
下载PDF
职称材料
2
深度跨模态环境声音合成
程皓楠
李思佳
刘世光
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
3
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职称材料
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