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一种基于迁移学习的暴恐音频检测方法

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本发明将迁移学习技术引入暴恐音频的判别中。首先采用公开的TUT音频数据集进行预训练，然后从网络和电影中截取暴恐音频片段组成暴恐音频库，保留模型权重并迁移网络在暴恐音频库上继续训练，最后在fine‑tune后的网络中增加网络的层数，添加了一种类似于残差网络的结构使其能够利用更多的音频信息。实验结果表明，迁移学习方法有效解决了在暴恐音频检测研究中音频数据集过小而带来的训练问题，且改进后的网络具有更好的检测率。

著录项

公开/公告号CN111755024B

专利类型发明专利
公开/公告日2023.02.10

原文格式PDF
申请/专利权人四川大学;
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申请/专利号CN201910238365.0
发明设计人何小海;胡鑫旭;周欣;熊淑华;王正勇;吴小强;滕奇志;
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申请日2019.03.27
分类号G10L25/18;G10L25/27;
代理机构
代理人
地址 610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号
入库时间 2023-02-20 22:12:48

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2023-02-10

授权

发明专利权授予

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