10.3969/j.issn.1006-4303.2019.02.015
基于深度神经网络的城市声音分类模型研究
为充分利用城市生态环境中各种声音包含的信息,提取Mel频率倒谱系数、Mel图谱、频谱质心、色度图谱(Chromagram)和光谱对比度等5种特征,通过深度神经网络模型进行城市环境声音的分类,该模型分类精度达88.6%,优于基于Mel频率倒谱系数的基本分类方法,并提出一种基于卷积神经网络的声音分类模型来评估连续小卷积核卷积神经网络在对短音频城市环境声音进行分类的潜力,与目前其他同类声音分类方法的结果进行对比.
城市声音、神经网络、卷积神经网络、分类
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目U1509214,6177202;浙江省自然科学基金资助项目LY16F020035
2019-06-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
199-203