多任务实时声音事件检测卷积模型与复合数据扩增

刘臣; 倪仁倢; 周立欣

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多任务实时声音事件检测卷积模型与复合数据扩增

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现有的声音事件检测研究多为对离线音频进行分析,且模型参数量较多、计算效率低,不适用于实时检测。提出一种面向多任务实时声音事件检测的轻量化卷积神经网络模型,它将唤醒与检测任务整合成多任务学习框架,此外模型的卷积结构联合了稠密连接、Ghost模组与SE注意力机制;另外还提出了一种复合数据扩增方法,将音频变换、随机裁剪与频谱掩蔽相结合。实验结果显示,该模型在ESC-10和Urbansound8K数据集上的平均预测准确率高于当前新型的基线模型2%以上,同时模型的参数和内存更少。研究表明,多任务学习的方式节省了计算量,又因为卷积结构复用了中间层特征,模型可以快速地反馈检测结果。另外,复合数据方法相比传统方法使模型获得了更好的性能和鲁棒性。

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来源
《计算机应用研究》 |2023年第4期|1080-1087|共8页
作者
刘臣; 倪仁倢; 周立欣;
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作者单位

上海理工大学管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.42;
关键词
实时声音事件检测; 轻量化卷积神经网络; 多任务学习; 数据扩增;

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