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基于正弦注意力表征网络的环境声音识别
被引量：
5
1
作者
彭宁
陈爱斌
+2 位作者
周国雄
陈文洁
刘晶
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期641-649,共9页
将正弦注意力表征网络引入环境声音识别,首先提取梅尔频率倒谱系数(Melfrequency cepstral coefficient,MFCC)作为音频识别特征,使用门控循环单元提取MFCC每一帧的特征,根据正弦函数激活每一帧音频得分,并依照每一帧的音频得分为音频重...
将正弦注意力表征网络引入环境声音识别,首先提取梅尔频率倒谱系数(Melfrequency cepstral coefficient,MFCC)作为音频识别特征,使用门控循环单元提取MFCC每一帧的特征,根据正弦函数激活每一帧音频得分,并依照每一帧的音频得分为音频重新分配权重,从而将注意力集中在音频重点区域。最后结合全连接层和Softmax分类器对环境声音类别进行判别。实验在公开数据集Urban Sound 8K上验证并与其他模型对比,结果表明所提出模型效果最好,在数据集上的识别率高达93.5%。
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关键词
环境声音识别
注意力
机制
梅尔频率倒谱系数
门控循环单元
正弦注意力表征网络
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职称材料
题名
基于正弦注意力表征网络的环境声音识别
被引量：
5
1
作者
彭宁
陈爱斌
周国雄
陈文洁
刘晶
机构
中南林业科技大学人工智能应用研究所
中南林业科技大学智慧物流技术湖南省重点实验室
中南林业科技大学计算机与信息工程学院
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期641-649,共9页
基金
中南林业科技大学研究生科技创新基金(No.CX20192014)资助。
文摘
将正弦注意力表征网络引入环境声音识别,首先提取梅尔频率倒谱系数(Melfrequency cepstral coefficient,MFCC)作为音频识别特征,使用门控循环单元提取MFCC每一帧的特征,根据正弦函数激活每一帧音频得分,并依照每一帧的音频得分为音频重新分配权重,从而将注意力集中在音频重点区域。最后结合全连接层和Softmax分类器对环境声音类别进行判别。实验在公开数据集Urban Sound 8K上验证并与其他模型对比,结果表明所提出模型效果最好,在数据集上的识别率高达93.5%。
关键词
环境声音识别
注意力
机制
梅尔频率倒谱系数
门控循环单元
正弦注意力表征网络
Keywords
environment sound recognition
attention mechanism
Mel-frequency cepstral coefficient(MFCC)
gated recurrent unit(GRU)
attention sinusoidal representation network(A-SIREN)
分类号
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于正弦注意力表征网络的环境声音识别
彭宁
陈爱斌
周国雄
陈文洁
刘晶
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
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