基于自监督预训练模型的异常声音检测

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    53万
  • 负责人：
    张卫强
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2022
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2022至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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  • 作者：
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其他文献

分数阶傅立叶变换域上带通信号的
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    电子学报, Vol.33, No.7, pp.1196-1199, 2005.7
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张卫强;陶然
  • 通讯作者：
    陶然
发音错误检测中基于多数据流的Tandem特征方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    计算机应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蔡猛;赵军红;张卫强;刘加
  • 通讯作者：
    刘加
基于声学模型共享的零资源韩语语音识别
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2023
  • 期刊：
    数据采集与处理
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王皓宇;Eunah JEON;张卫强;李科;黄宇凯
  • 通讯作者：
    黄宇凯
一种基于计算听觉场景分析的语音增强算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    天津大学学报(自然科学与工程技术版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张卫强;郭璁;张乔;康健;何亮;刘加;Johnson Michael T
  • 通讯作者：
    Johnson Michael T
基于鉴别性向量空间模型的语种识别
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    清华大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘巍巍;张卫强;刘加
  • 通讯作者：
    刘加

其他文献

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  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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此项目为未结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

张卫强的其他基金

复杂环境下语音数据的说话人识别及关键词检索
  • 批准号：
    U1836219
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    249.0 万元
  • 项目类别：
    联合基金项目
噪声和短语音条件下的说话人识别
  • 批准号：
    61370034
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    82.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
面向海量语音信息处理的垃圾过滤和数据选择方法研究
  • 批准号：
    61005019
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    21.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 批准号：
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  • 财政年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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