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基于多状态跳转模型的场景独立音频事件检测方法
1
作者
王健飞
张卫强
刘加
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2019年第2期218-225,共8页
针对不同类型事件设计多状态跳转模型,结合两种深度神经网络实现对传统音频事件检测框架的改进。实验表明,在DCASE2017任务2的开发集数据上,改进后的DNN-HMM系统相比于基线系统取得F值8.9%的相对提升和错误率19%的绝对下降;基于多状态...
针对不同类型事件设计多状态跳转模型,结合两种深度神经网络实现对传统音频事件检测框架的改进。实验表明,在DCASE2017任务2的开发集数据上,改进后的DNN-HMM系统相比于基线系统取得F值8.9%的相对提升和错误率19%的绝对下降;基于多状态跳转模型聚类的卷积神经网络模型(SC-CNN),相比于基线系统取得F值18%的相对提升和错误率30%的绝对下降。
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关键词
音频事件检测
多状态跳转模型
深度神经网络
迁移学习
多任务学习
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职称材料
题名
基于多状态跳转模型的场景独立音频事件检测方法
1
作者
王健飞
张卫强
刘加
机构
清华大学电子工程系
出处
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2019年第2期218-225,共8页
基金
国家自然科学基金(U1836219)资助
文摘
针对不同类型事件设计多状态跳转模型,结合两种深度神经网络实现对传统音频事件检测框架的改进。实验表明,在DCASE2017任务2的开发集数据上,改进后的DNN-HMM系统相比于基线系统取得F值8.9%的相对提升和错误率19%的绝对下降;基于多状态跳转模型聚类的卷积神经网络模型(SC-CNN),相比于基线系统取得F值18%的相对提升和错误率30%的绝对下降。
关键词
音频事件检测
多状态跳转模型
深度神经网络
迁移学习
多任务学习
Keywords
sound event detection
multi-state transition model
deep neural network
transfer learning
multitask learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多状态跳转模型的场景独立音频事件检测方法
王健飞
张卫强
刘加
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2019
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