基于轻量级卷积神经网络的车辆声学识别

车型识别技术对交通监测具有重要意义。针对行驶中车辆的视觉信息易受环境干扰等问题,提出了一种基于ShuffleNet V2的车辆声学特征识别模型S-ShuffleNet,包含对ShuffleNet V2网络深度的缩减以及深度可分离卷积(DSC)中卷积(Conv)核大小的改进,通过提取车辆声信号的对数—梅尔谱图(LMS)特征作为该模型的输入,进行车型识别。同时,将风、雨、雷暴噪声叠加在车辆音频上,以验证不同环境噪声的影响。实验结果表明:该模型参数量少、训练速度快,在VS10数据集上识别精度比基础网络ShuffleNet V2提高2.4%,识别准确率可达97.5%,与不同分类网络相比,S-ShuffleNet也具有良好性能。

基于改进Inception网络的语音分类模型

针对传统音频分类模型提取音频特征的过程繁琐,以及现有神经网络模型存在过拟合、分类精度不高、梯度消失等问题,提出一种基于改进Inception网络的语音分类模型。首先,在模型中加入ResNet中的残差跳连思想以改进传统的InceptionV2模型,使网络模型在加深的同时避免梯度消失;其次,优化Inception模块中的卷积核大小,并利用不同尺寸卷积对原始语音的Log-Mel谱图进行深度特征提取,使模型通过自主学习的方式选择合适的卷积处理数据;同时,在深度与宽度两个维度改进模型以提高分类精度;最后,利用训练好的网络模型对语音数据进行分类预测,并通过Softmax函数得到分类结果。在清华大学汉语语音数据集THCHS-30与环境声音数据集UrbanSound8K数据集上的实验结果表明,改进的Inception网络模型在上述两个数据集上分类准确率分别为92.76%与93.34%。相较于VGG16、InceptionV2、GoogLeNet等模型,所提模型的分类准确率取得了最优,最多提高了27.30个百分点。所提模型具有更强的特征融合能力和更准确的分类结果,能够解决过拟合、梯度消失等问题。

基于域泛化的无监督机器设备异常声检测

在基于声信号的机器设备异常检测中,机器运行时发出的声音可能会因机器运转状态的改变而发生变化,环境噪声也会改变场景中的声学特征,而传统的机器异常声音检测系统会因为声学特征的改变导致正常的声音被错误地标记为异常。针对这一问题,提出了基于域泛化技术的无监督机器异常声音检测方法。首先,将声信号的对数梅尔谱图输入深度学习神经网络模型,结合域混合方法和坐标注意力机制模块,提高系统域泛化能力和异常识别性能;然后,在DCASE开源数据集上进行实验,与两种基线评估系统的AUC和pAUC得分进行对比。结果表明,所提出的方法在域泛化条件下的异常检测性能得到明显提升。

基于ZYNQ的枪声识别系统设计

枪声识别技术在军事环境下可以快速准确地提供战场信息,但是目前大部分枪声识别系统均部署在服务器端,实用性和可行性不高,针对这一问题,本文设计了一种基于ZYNQ的枪声识别系统。该系统以ZYNQ7020芯片为核心,充分利用ZYNQ芯片集ARM与FPGA于一体的特性,首先在芯片的FPGA部分设计了多通道数据传输链路和声场特征参数提取模块;其次在芯片的ARM部分部署经过PC端训练后的轻量化网络模型,对经过FPGA提取的特征参数进行处理,进而实现对枪声种类的识别;最后使用枪声数据集NIJ Grant 2016-DN-BX-0183中的3种枪声在外场进行试验。试验结果表明,该系统能够准确地对枪声进行分类,枪声的平均识别率达到91.67%。该成果在枪声识别领域具有较强的应用价值。

采用混合域注意力机制的无人机识别方法

针对在城市公园、广场和大型游乐场等公共环境中,雷达和无线电识别无人机易受到电子干扰、图像识别无人机易受到光线和遮挡物干扰的问题,提出了一种经济便捷、不易受到干扰的运用声音和采用通道空间混合域注意力机制多尺度分组卷积网络(ECSANet)的无人机识别方法。首先,建立民用的9大类无人机声音数据集,提取数据集的对数梅尔谱图及其动态特征;其次,为了网络参数量少,避免过拟合,设计了基于分组卷积、通道混洗和残差结构的通道混洗多尺度分组卷积网络(MSSGNet);然后,为了能更多、更有效地提取无人机声音特征,设计了通道空间混合域注意力机制模块(ECSA);最后,将ECSA模块插入MSSGNet网络构成改进的通道空间混合域注意力机制的多尺度分组卷积网络(ECSANet),形成新型声音识别无人机的方法。运用设计的ECSANet网络对自建的民用无人机声音数据集和Urbansound8K环境声音数据集进行了声音识别,识别结果表明:与ResNet18、ResNet34、ResNeXt18和MobileNetV2等基准网络相比,MSSGNet网络参数更少,识别准确率更高,达到了95.1%;ECSA模块可以插入多种网络,在不增加很多参数的情况下令网络模型的识别准确率获得提升,在无人机等声音分类任务上具有很好的效果;与MSSGNet网络相比,改进的ECSANet网络识别准确率能达到95.9%,提高了0.8%,表明了该网络在识别小样本无人机方面的优越性和可行性。

基于改进残差网络的低空无人机声音识别方法

“黑飞”无人机的泛滥给人们的生活带来了极大威胁。抵制“黑飞”无人机的首要任务是识别它。针对低空无人机识别问题,设计了一种基于改进残差网络的无人机声音识别方法。首先,采集低空无人机声音数据并进行预处理,建立数据集;其次,研究并比较了梅尔频率倒谱系数(MFCC)、对数梅尔谱图(Log-Mel)及其一阶差分等音频特征;然后,设计了基于残差块改进的神经网络(IRBNet);最后,运用设计的IRBNet以及CNN-1、CNN-2、ResNet和IRBNet-1等基准网络对无人机进行识别实验。实验结果表明,IRBNet的识别准确率为97.45%,与其他基准网络相比,准确率更高;设计的IRBNet具有识别无人机的可行性和有效性。

基于卷积神经网络的中国乐器分类

中国乐器有着丰富的种类,但过去由于缺少数字化的保存形式,在音乐信息检索领域有关它们的研究很少.基于中国音乐学院收集完成的中国乐器数据库,本文旨在找到每种中国乐器各自独有的声音特征,并希望找到泛化能力较强的模型以更好地利用有限的数据集.使用卷积神经网络并以对数Mel声谱图作为输入特征,在所构建的两个子数据集中实现了超过97%的分类准确率,说明所构建的模型能较好地学习到每种乐器的特征.此外,当以较短片段数据集训练的模型来对较长片段的数据集进行分类时,准确率依然高达92.70%,说明模型具有较好的泛化能力.