基于注意力胶囊网络的 家庭活动识别

摘要：

本文提出了一种注意力胶囊网络的新框架利用录音识别家庭活动.胶囊网络可以通过动态路由算法来选择基于每个声音事件的代表性频带.为了进一步提高其能力,我们在胶囊网络中加入注意力机制,它通过加权来增加对重要时间帧的关注.为了评估我们的方法,我们在声学场景和事件的检测和分类(Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events,DCASE)2018挑战任务5数据集上进行测试.结果表明,F1平均得分可达92.1％,优于几个基线方法的F1得分.

关键词：DCASE、2018、挑战、声音事件分类、家庭活动识别、胶囊网络、注意力

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资助基金：国家自然科学基金61473339;首批"河北省青年拔尖人才" 项目[2013]17;京津冀基础研究合作专项F2019203583 资助

在线出版日期：2019-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2199-2204