基于小波谱图和深度卷积网络的音频场景识别新框架

陈航艇

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基于小波谱图和深度卷积网络的音频场景识别新框架

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摘要

近年来,网络上音频的种类和数量呈现爆发式增长。相比语音和音乐,音频中的环境信息更加多样,受到了国内外研究者的广泛关注。音频场景分类的目的是识别出录制音频的特定场景,从而使穿戴式设备、智能机器人感知周围的环境信息并做出相应反射。传统的音频分类任务大都使用短时特征,如梅尔频率倒谱系数等。然而,环境信息一般隐藏在不同时长的背景声中,因此提取多分辨率多尺度的特征是音频场景分类的关键。

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来源
《网络新媒体技术》 |2019年第2期|P.64-64|共1页
作者
陈航艇;
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作者单位

[1]中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
深度卷积网络; 音频分类; 场景分类; 识别; 波谱图; 梅尔频率倒谱系数; 框架; 环境信息;

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