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基于CNN-RNN集成的隧道事故异常声音识别
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《电子测量技术》2023年 第20期46卷 164-169页
作者：郎巨林 郑晟太原理工大学数字化融合监控实验室太原034000 
为提高公路隧道事故异常声音识别的准确率,并针对卷积神经网络只关注局部信息问题,提出了一种基于CNN-RNN集成的声音识别模型。该模型采用Stacking集成策略将CNN的强特征表达能力和RNN的强记忆能力相结合,并使用门控循环单元减少循环神...
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