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基于融合特征以及卷积神经网络的环境声音分类系统研究
被引量：
21
1
作者
张科
苏雨
+2 位作者
王
靖
宇
王霰宇
张彦华
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期162-169,共8页
环境声音识别系统主要基于深度神经网络以及种类繁多的听觉特征对环境声音进行分类识别。分析基于深度神经网络的环境分类任务中,哪种听觉特征更适合环境声音识别系统十分必要。选择了基于2个广泛使用的滤波器:梅尔和Gammatone滤波器组...
环境声音识别系统主要基于深度神经网络以及种类繁多的听觉特征对环境声音进行分类识别。分析基于深度神经网络的环境分类任务中,哪种听觉特征更适合环境声音识别系统十分必要。选择了基于2个广泛使用的滤波器:梅尔和Gammatone滤波器组提取的3种声音特征。随后,提出了一个MFCC和GFCC融合的特征MGCC。最后采用文中提出的深度卷积神经网络来验证哪种特征更适合于环境声音的分类识别。实验结果表明,在基于神经网络的环境声音分类系统中,信号处理特征比频谱图特征的效果好,其中,MGCC特征具有比其他特征更好的性能。最后,用文中提出的MCC-CNN模型与其他环境声音分类模型在UrbanSound 8K数据集上进行了对比。实验结果表明,所提模型分类精度最好。
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关键词
环境声音
特征融合
声音分类
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于融合特征以及卷积神经网络的环境声音分类系统研究
被引量：
21
1
作者
张科
苏雨
王
靖
宇
王霰宇
张彦华
机构
航天飞行动力学技术重点实验室
西北工业大学航天学院
Signals
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期162-169,共8页
基金
国家自然科学基金重大项目(51890884)
国家自然科学基金(61976179,61502391)资助
文摘
环境声音识别系统主要基于深度神经网络以及种类繁多的听觉特征对环境声音进行分类识别。分析基于深度神经网络的环境分类任务中,哪种听觉特征更适合环境声音识别系统十分必要。选择了基于2个广泛使用的滤波器:梅尔和Gammatone滤波器组提取的3种声音特征。随后,提出了一个MFCC和GFCC融合的特征MGCC。最后采用文中提出的深度卷积神经网络来验证哪种特征更适合于环境声音的分类识别。实验结果表明,在基于神经网络的环境声音分类系统中,信号处理特征比频谱图特征的效果好,其中,MGCC特征具有比其他特征更好的性能。最后,用文中提出的MCC-CNN模型与其他环境声音分类模型在UrbanSound 8K数据集上进行了对比。实验结果表明,所提模型分类精度最好。
关键词
环境声音
特征融合
声音分类
卷积神经网络
Keywords
environment sound
hybrid feature
sound classification
convolutional neural network
filter
分类号
V448.21 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于融合特征以及卷积神经网络的环境声音分类系统研究
张科
苏雨
王
靖
宇
王霰宇
张彦华
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
21
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