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基于多流卷积和数据增强的声场景分类方法: 收藏
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引用; 《华中科技大学学报（自然科学版）》2022年第4期50卷 40-46页; 作者：曹毅费鸿博李平张小勇江南大学机械工程学院江苏无锡214122 江南大学江苏省食品先进制造装备技术重点实验室江苏无锡214122; 针对单特征输入时,现有声场景分类方法分类准确率不高且泛化能力不强的问题,提出了一种基于多流卷积和数据增强的声场景分类方法.首先,介绍了卷积神经网络和混合数据增强的基本原理;其次,基于网络并行输入理论,设计了一种多流卷积神经...; 针对单特征输入时,现有声场景分类方法分类准确率不高且泛化能力不强的问题,提出了一种基于多流卷积和数据增强的声场景分类方法.首先,介绍了卷积神经网络和混合数据增强的基本原理;其次,基于网络并行输入理论,设计了一种多流卷积神经网络模型以期实现多流特征融合,其由特征提取模块和特征融合模块组成;然后,为进一步提升模型的准确率并降低模型过拟合的概率,提出了一种多维混合数据增强方法以实现特征数据的平滑处理;最后,采用9种特征组合方案,基于Urbansound8K,ESC50和ESC10数据集分别开展了声场景分类实验.实验结果表明:模型的准确率分别为88.29%,77.75%和96.25%,验证了当使用该方法进行声场景分类研究时,模型具有较高的准确率和较强的泛化能力.; 来源：详细信息评论

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