【摘 要】
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声音信号是人类生活中重要的信息来源,声音事件检测旨在对生活中的声音事件进行识别分类,由此判断可能发生的事件。在声事件检测过程中,不同的声音事件通常会发生重叠,显然这种情况更加符合实际场景,重叠声事件检测在安全监控、智能交通、智能家居和智慧城市建设等领域具有广泛的应用前景。目前,重叠声事件检测算法主要为基于多层神经网络的分类算法,但这些分类算法在处理重叠声事件的过程中会存在很多问题。首先,重叠音频数
【基金项目】
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广西科技基地和人才专项项目（桂科 AD20159018）； 广西自然科学基金面上项目（No.2020GXNSFAA159004）；
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声音信号是人类生活中重要的信息来源,声音事件检测旨在对生活中的声音事件进行识别分类,由此判断可能发生的事件。在声事件检测过程中,不同的声音事件通常会发生重叠,显然这种情况更加符合实际场景,重叠声事件检测在安全监控、智能交通、智能家居和智慧城市建设等领域具有广泛的应用前景。目前,重叠声事件检测算法主要为基于多层神经网络的分类算法,但这些分类算法在处理重叠声事件的过程中会存在很多问题。首先,重叠音频数量以及重叠程度未知,导致模型对声事件空间位置信息建模能力较差;其次,对于单一的声学特征,携带声音信息少,很难完整描述声音事件的全部特征;最后,特征信息经过卷积神经网络后出现大量信息丢失的问题,导致模型不能准确定位声音事件的开始时刻和结束时刻,而对于常用的卷积循环神经网络模型,其结构复杂,参数较多,导致系统实时性较差。本文针对上述问题,进行以下工作。（1）针对声事件重叠程度未知等问题,使用胶囊网络（Caps Net）对卷积神经网络模型进行改进,用胶囊向量来代替卷积神经网络中的标量神经元作为基本表征单元,通过胶囊向量对声音事件进行多尺度建模,可以保留更多声事件的位置信息。针对模型复杂,参数较多等问题,构建了深度可分离胶囊网络（DSC-Caps Net）检测模型,在保证性能的同时,极大简化模型。最后在公共数据集上进行了实验分析,结果表明所提出的DSC-Caps Net检测系统比基线系统性能提升了12%左右。（2）针对单一声学特征携带特征信息不足等问题,本文将不同种类的特征进行聚合,使用融合特征作为输入特征,并通过大量实验探索不同的特征聚合所带来的性能提升。不同的声学特征可以从不同角度描述声音事件,使其区分度更加明显,从而提升模型的识别性能,并搭建了基于卷积循环神经网络的基线模型进行了对比实验。（3）针对卷积神经网络特征信息丢失以及无法为检测过程中引入上下文信息等问题,又搭建了Caps Net-RNN重叠声事件检测模型,通过胶囊网络中的胶囊向量克服卷积神经网络姿态信息丢失的问题,最后通过循环神经网络为检测过程中引入上下文信息,为声音事件的起止位置提供更准确的预测。从实验结果中可以得到,该模型对比基线模型,整体性能提升了15%左右。最后在校园中搭建了实时异常声监控系统,将所提出的两种重叠声事件检测算法应用到监控系统中,验证了所提出算法的性能,并解决了户外电源供电不足等实际工程问题,最后在实际场景下进行了实验,验证了所提出算法的性能。
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