可变形特征图残差网络用于城市声音识别

• 作者: 刘芙伶 李伟红 龚卫国
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 可变形卷积 残差模块 残差网络 城市声音 对数梅尔谱图
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1853-1862
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2020.18142

摘要

针对城市声音识别过程中时频图像特征提取较困难的问题,提出一种可变形特征图残差网络用于城市声音识别.首先设计可变形特征图残差模块,包括偏移层与卷积层.偏移层将输入特征图的像素点移位,移位后的特征图通过快捷连接与卷积层提取到的特征图叠加,使网络集中在感兴趣的特征图区域采样,并向下级网络传递移位后特征图信息;其次设计可变形卷积残差网络;最后将该网络提取的特征与城市声音的梅尔倒谱系数融合,经压缩激励模块重标定后输入全连接层分类.在城市声音数据集上进行了实验,结果表明,与卷积神经网络的方法相比,该方法用于城市声音识别准确率提高5％以上.