【摘 要】
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传统的歌声检测过程往往包含了复杂的特征工程,而基于深度神经网络统一框架的算法则可以利用其强大的学习能力学习到特征,从而忽略特征工程.但是,这些学习到的特征通常得不到重要性区分,在网络中所占权重相同.针对这一问题,提出在卷积神经网络中嵌入点积自注意力模块的算法,该算法通过学习得到各个特征的注意力分布,调整注意力权重,使得卷积神经元在“观察”这些特征时能区分轻重,从而提升网络的整体性能.在实验部分,通过在两个公开数据集下测试,并和基准模型进行对比,准确率分别提升1.96％和1.76％,证明了该算法对提升歌声检
【机 构】
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金陵科技学院软件工程学院,江苏南京211169;南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室,江苏南京210003;金陵科技学院软件工程学院,江苏南京211169;金陵科技学院电子信息工程学院
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传统的歌声检测过程往往包含了复杂的特征工程,而基于深度神经网络统一框架的算法则可以利用其强大的学习能力学习到特征,从而忽略特征工程.但是,这些学习到的特征通常得不到重要性区分,在网络中所占权重相同.针对这一问题,提出在卷积神经网络中嵌入点积自注意力模块的算法,该算法通过学习得到各个特征的注意力分布,调整注意力权重,使得卷积神经元在“观察”这些特征时能区分轻重,从而提升网络的整体性能.在实验部分,通过在两个公开数据集下测试,并和基准模型进行对比,准确率分别提升1.96％和1.76％,证明了该算法对提升歌声检测水平切实有效.
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当前,随着城市发展进程加快、产业结构快速转型,浙南某市的消防安全工作在监管力量、基础设施、救援力量、数字管控等方面逐渐出现“四个不相适应”问题.结合工作实际,建议从强化顶层设计、健全治理体系、推进创新驱动、夯实基层基础、加强队伍建设等五大方面入手,推动该市消防工作再上新台阶.
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