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基于深度神经网络的城市声音分类模型研究
被引量:
7
1
作者
陈波
俞轶颖
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2019年第2期199-203,共5页
为充分利用城市生态环境中各种声音包含的信息,提取Mel频率倒谱系数、Mel图谱、频谱质心、色度图谱(Chromagram)和光谱对比度等5种特征,通过深度神经网络模型进行城市环境声音的分类,该模型分类精度达88.6%,优于基于Mel频率倒谱系数的...
为充分利用城市生态环境中各种声音包含的信息,提取Mel频率倒谱系数、Mel图谱、频谱质心、色度图谱(Chromagram)和光谱对比度等5种特征,通过深度神经网络模型进行城市环境声音的分类,该模型分类精度达88.6%,优于基于Mel频率倒谱系数的基本分类方法,并提出一种基于卷积神经网络的声音分类模型来评估连续小卷积核卷积神经网络在对短音频城市环境声音进行分类的潜力,与目前其他同类声音分类方法的结果进行对比。
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关键词
城市声音
神经网络
卷积神经网络
分类
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职称材料
题名
基于深度神经网络的城市声音分类模型研究
被引量:
7
1
作者
陈波
俞轶颖
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
出处
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2019年第2期199-203,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1509214
6177202)
浙江省自然科学基金资助项目(LY16F020035)
文摘
为充分利用城市生态环境中各种声音包含的信息,提取Mel频率倒谱系数、Mel图谱、频谱质心、色度图谱(Chromagram)和光谱对比度等5种特征,通过深度神经网络模型进行城市环境声音的分类,该模型分类精度达88.6%,优于基于Mel频率倒谱系数的基本分类方法,并提出一种基于卷积神经网络的声音分类模型来评估连续小卷积核卷积神经网络在对短音频城市环境声音进行分类的潜力,与目前其他同类声音分类方法的结果进行对比。
关键词
城市声音
神经网络
卷积神经网络
分类
Keywords
urban voice
neural network
convolutional neural network
classification
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度神经网络的城市声音分类模型研究
陈波
俞轶颖
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2019
7
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