【摘 要】
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环境声音识别在音频检索、监控方面有着广泛的应用,是听觉识别任务中的一个热门研究领域。但由于声音信号的复杂多变,使得该任务在识别率提升方面依然面临许多挑战。针对这一
【机 构】
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贵州大学机械工程学院,贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51475097,91746116);贵州大学面向智能装备领域的“技术众筹”研究生创新基地项目(JSZC[2016]001)资助
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环境声音识别在音频检索、监控方面有着广泛的应用,是听觉识别任务中的一个热门研究领域。但由于声音信号的复杂多变,使得该任务在识别率提升方面依然面临许多挑战。针对这一问题提出了基于改进卷积神经网络的环境识别模型(S-CNN),该模型采用反复堆叠的递减型卷积核提取不同尺度的局部特征,并在每层卷积层后采用batch normalization(BN)层对特征进行归一化操作。同时,利用动态衰减的学习率训练模型,以提高模型收敛速度与收敛稳定性。实验结果表明,相比于传统的机器学习与卷积神经网络模型,本文所设计的改进卷积神经网络模型S-CNN具有更好的识别率。在ESC-10环境声音数据库上,识别精度达到91. 3%。
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