【摘 要】
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声学事件的检测是指对连续音频信号中具有明确语义的片段进行检测的过程,是机器对周围声学环境进行识别和语义理解的基础,并且在人工智能声学环境的识别、感知等方面具有重要的意义。本文将从声学事件检测领域的发展过程出发,详细介绍声学事件检测领域在各个阶段面临的主要问题、研究方向以及相关成果,对声学事件检测领域的历史进行回顾,在经典声学事件检测方法的基础上分析其优劣势,进一步提出本文的方法模型,并介绍本文的方
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声学事件的检测是指对连续音频信号中具有明确语义的片段进行检测的过程,是机器对周围声学环境进行识别和语义理解的基础,并且在人工智能声学环境的识别、感知等方面具有重要的意义。本文将从声学事件检测领域的发展过程出发,详细介绍声学事件检测领域在各个阶段面临的主要问题、研究方向以及相关成果,对声学事件检测领域的历史进行回顾,在经典声学事件检测方法的基础上分析其优劣势,进一步提出本文的方法模型,并介绍本文的方法旨在应对哪些问题、解决的主要思路以及最终结果。针对胶囊网络中动态路由算法存在超参数、迭代结果受数据平衡性影响的问题,本文提出了一种基于高斯混合模型的动态路由算法,并将其应用于胶囊网络中。改进后的动态路由算法不需要人为设定迭代次数作为超参数,并且迭代过程的可解释性优于原始的动态路由算法。由于本文提出的模型主要应用场景为噪声环境,并且噪声能量可能远高于需要检测的声学事件信号能量,同时噪声信号的来源并非单纯来自高斯白噪声,也有可能来自其他声学事件。在不确定噪声分布的情况下,无论是单纯的小波变换降噪或者单纯的卡尔曼滤波都不能满足去噪需求,因此需要将这两种方法结合使用。针对这种情况,本文采取了一种基于小波-卡尔曼滤波的降噪方式,通过结合小波变换多尺度多分辨率与卡尔曼滤波最小均方误差的优点,有效提高了降噪算法的性能。实验表明,Caps Net-LSTM模型与Caps-GMM-LSTM模型均在信噪比为0d B的条件下取得了90%以上的识别准确率,并且在所有信噪比条件下均高于单独的Caps Net模型与CNN、RNN、CRNN等经典模型。同时实验也发现,随着信噪比的逐渐降低,Caps Net-LSTM模型与Caps-GMM-LSTM模型的准确率也大幅下降,说明了对信号进行降噪的必要性。
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