基于滤波器组和残差网络的环境声音识别算法

摘要：

为解决现有传统环境声音识别技术识别率不高和普通卷积神经网络易出现网络退化的问题,提出一种基于滤波器组和残差网络的环境声音识别算法.采用滤波器组对声音信号进行特征提取,设计 14 层的残差网络,使用学习率衰减策略,将提取的特征输入到 14 层残差网络之中训练并测试.实验结果表明,在使用相同数据集 ESC-10 的情况下,与传统分类器模型和DCASE基线系统提供的识别方法相比,识别准确率分别提高了 22.3％、17.4％和 9.5％,验证了该方法在小样本情况下具有更高的识别准确率.

关键词：网络退化、滤波器组、残差网络、环境声音识别、特征提取、学习率衰减、分类器模型

所属期刊栏目：44

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;广西科技重大专项基金项目;广西自然科学基金项目;广西嵌入式技术与智能系统重点实验室开放基金

在线出版日期：2023-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1736-1742