基于层次信息融合的声学场景分类

摘要：

声学场景分类技术可以通过在公共区域中录制的音频分析出它的录制环境,在日常生活中发挥着重要的作用.与传统分类问题类与类之间没有关系不同,声学场景分类的类别间存在着层次结构关系(父类与子类),如机场和购物中心的父类为室内.而现有的方法在设计时并未考虑声学场景分类任务的这一特性,忽略了父类和子类间的依赖关系.因此,本文利用声学场景类别间的层次结构关系,提出了一种基于层次信息融合的声学场景分类方法.该方法为父类和子类分别设计了单独的分类器,在子类分类的过程中融合了父类的信息,并设计了层次依赖损失来对预测的父类和子类不匹配的情况进行惩罚.在TAU城市声学场景2020移动开发数据集上的实验结果表明,基于层次信息融合的方法有效地提升了声学场景分类模型的性能,分类准确率提升了 1.1％.

关键词：声学场景分类、层次结构、层次信息融合、层次依赖损失

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41;TP181;F721

资助基金：国家自然科学基金;中国博士后科学基金

在线出版日期：2023-10-25（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：140-146