异常声音检测中模型压缩算法研究

摘要：

深度学习已经在视觉、语音等领域取得了巨大的成功,随着深度学习性能不断的提升,模型的参数也在不断增加.针对如何在保证模型准确度的同时降低模型大小,使其能够部署在物联网设备上的问题,提出了一种异常声音检测模型与模型压缩算法.异常声音检测模型主要包括端点检测、特征提取、卷积检测模型.针对卷积模型较大的问题,提出了一种模型压缩算法,通过计算节点的输入输出权重之和,裁剪对模型影响较小的节点.实验表明,该异常声音检测模型与压缩算法在保持模型准确度的同时,可以一定程度上降低模型的大小.

关键词：异常声音;卷积神经网络;模型压缩;物联网

所属期刊栏目：49

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2321-2325