基于生成对抗网络的稀有音频事件检测研究

• 作者: 任元 宋志慧 张克明 蔡远文
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 生成对抗网络 事件检测 音频 深度学习 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 电子科学与技术
• 页码范围: 542-546
• 页数: 5页
• 分类号: TN391.4
• 字数: 4516字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2019.05.006

摘要

针对稀有音频事件样本数量少,难以获取甚至未知的技术难题,提出一种基于生成对抗网络的稀有音频事件检测方法.经过音频特征提取,正、反生成对抗网络和异常事件检测,根据待检音频事件与重构正常音频,以及重构稀有音频的误差值,实现对稀有音频事件的精确检测.在DCASE 2017数据集上训练测试,实现对稀有音频事件的有效检出和性能测试验证.采集真实环境下音频数据开展模拟试验,稀有音频事件检测精确率高达98.8％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张克明		1	0	0.0	0.0
2	蔡远文		1	0	0.0	0.0
3	任元		1	0	0.0	0.0