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使用原始音频波形的超深层环境声音识别卷积网络
使用原始音频波形的超深层环境声音识别卷积网络
作者:
戴本尧
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
原始音频波形
人工智能
深度学习
摘要:
直接从音频的原始波形学习声学模型具有挑战性。当前基于音频的原始波形的模型一般使用很少的卷积层,可能不足以构建抽象的可区分性特征。在这项工作中,我们提出了一个非常深的卷积神经网络(VGCNN),这个网络模型直接使用时域波形作为输入。我们的VGCNN有多达34个卷积层,有效从音频原始序列中(例如,大小为32000的音频原始序列)提取了抽象的可区分性特征。我们的网络是全卷积网络,不使用全连接层和下采样层,以最大化的保留原始特征并且降低参数量。我们用一个在第一卷积层中的大的感受野来提取长时时序,随后的各层卷积中的卷积核是非常小的感受野以便控制模型大小。实验证明我们提出的具有18个卷积层的CNN,在环境声音识别任务绝对精度超过目前主流模型15%。
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文献信息
篇名
使用原始音频波形的超深层环境声音识别卷积网络
来源期刊
电脑知识与技术:学术版
学科
工学
关键词
原始音频波形
人工智能
深度学习
年,卷(期)
2019,(3Z)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
130-132
页数
3页
分类号
TP37
字数
语种
DOI
五维指标
作者信息
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姓名
单位
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戴本尧
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人工智能
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
主办单位:
时代出版传媒股份有限公司
中国计算机函授学院
出版周期:
旬刊
ISSN:
1009-3044
CN:
34-1205/TP
开本:
出版地:
安徽合肥市濉溪路333号
邮发代号:
26-188
创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
41621
总下载数(次)
23
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