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音频标记一致性约束CRNN声音事件检测 被引量:8
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作者 杨利平 郝峻永 +1 位作者 辜小花 侯振威 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期1102-1110,共9页
级联卷积神经网络(CNN)结构和循环神经网络(RNN)结构的卷积循环神经网络(CRNN)及其改进是当前主流的声音事件检测模型。然而,以端到端方式训练的CRNN声音事件检测模型无法从功能上约束CNN和RNN结构的作用。针对这一问题,该文提出了音频... 级联卷积神经网络(CNN)结构和循环神经网络(RNN)结构的卷积循环神经网络(CRNN)及其改进是当前主流的声音事件检测模型。然而,以端到端方式训练的CRNN声音事件检测模型无法从功能上约束CNN和RNN结构的作用。针对这一问题,该文提出了音频标记一致性约束CRNN声音事件检测方法(ATCC-CRNN)。该方法在CRNN模型的声音事件分类网络中添加了CRNN音频标记分支,同时增加了CNN音频标记网络对CRNN网络CNN结构输出的特征图进行音频标记。然后,通过在模型训练阶段限定CNN和CRNN的音频标记预测结果一致使CRNN模型的CNN结构更关注音频标记任务,RNN结构更关注建立音频样本的帧间关系。从而使CRNN模型的CNN和RNN结构具备了不同的特征描述功能。该文在IEEE DCASE 2019国际竞赛家庭环境声音事件检测任务(任务4)的数据集上进行了实验。实验结果显示:提出的ATCC-CRNN方法显著提高了CRNN模型的声音事件检测性能,在验证集和评估集上的F1得分提高了3.7%以上。这表明提出的ATCC-CRNN方法促进了CRNN模型的功能划分,有效改善了CRNN声音事件检测模型的泛化能力。 展开更多
关键词 声音事件检测 音频标记 深度学习 卷积循环神经网络
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弱标签声音事件检测的空间-通道特征表征与自注意池化 被引量:2
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作者 杨利平 侯振威 +1 位作者 辜小花 郝峻永 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期297-306,共10页
深度神经网络声音事件检测方法需要大量标记声音事件类别和起止时间的强标签音频样本,然而强标签标注非常困难和耗时.弱标签声音事件检测是解决这一困难的有效途径.本文将弱标签声音事件检测作为多实例学习问题,并基于卷积循环神经网络... 深度神经网络声音事件检测方法需要大量标记声音事件类别和起止时间的强标签音频样本,然而强标签标注非常困难和耗时.弱标签声音事件检测是解决这一困难的有效途径.本文将弱标签声音事件检测作为多实例学习问题,并基于卷积循环神经网络提出弱标签声音事件检测的空间-通道特征表征与自注意池化方法.该方法研究多实例弱标签声音事件检测的特征表征和帧级预测结果池化两个方面的内容.在特征表征方面,为了增强卷积神经网络的特征表征能力,结合上下文门控和通道注意机制构建门控注意力结构并嵌入到卷积循环神经网络中,实现了音频样本特征的空间和通道特征选择;在预测结果池化方面,引入自注意思想设计音频帧预测结果的自注意池化方法,增强了音频样本中事件帧之间的相关度,使事件帧获得更大的权重.本文方法通过对卷积循环神经网络特征表征和预测结果池化的革新,有效提升了模型的检测性能.本文提出的方法在DCASE 2017任务4和DCASE 2018任务4数据集的评估集中分别取得了52.47%和31.00%的F1得分,性能优于当前绝大部分的弱标签声音事件检测方法.实验结果表明:本文提出的空间-通道特征表征与自注意池化方法能显著改善弱标签声音事件检测的综合性能. 展开更多
关键词 特征表征 自注意池化 卷积循环神经网络 弱标签学习 声音事件检测
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如何消除DME-45OP冻结时的闪烁等现象
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作者 侯振威 吕伟夫 《中国电化教育》 北大核心 1996年第8期74-74,共1页
SONY DME—450P是一台具有数字特技效果的小型视频切换台,可以在不使用时基校正器的条件下直接与编辑控制器、摄像机、录像机、字幕机等一起使用。由于该机使用灵活、操作方便,非常适合制作具有特技效果的电视节目和教材。但是,该机在... SONY DME—450P是一台具有数字特技效果的小型视频切换台,可以在不使用时基校正器的条件下直接与编辑控制器、摄像机、录像机、字幕机等一起使用。由于该机使用灵活、操作方便,非常适合制作具有特技效果的电视节目和教材。但是,该机在进行特技效果转换时,画面往往会产生跳动的感觉,尤其是前景运动镜头或画面中主体运动时跳动感更大,而且还会引起转换后前景画面的色彩畸变。这是在制作电视片或电视教材中所不允许的。如何消除这种现象呢?下面介绍我们在使用该机中的一点体会。以该机与双录像机和RM—450CE正常连接进行编辑为例。 展开更多
关键词 特技效果 录像机 背景画面 前景 电视教材 时基校正器 运动镜头 视频切换 编辑控制器 行编辑
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