【摘 要】
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卷积神经网络模型作为音频特征提取器具有较好的应用效果,但该类模型的训练过程对数据量要求比较高。针对这一问题,本文提出一种基于双重数据增强策略的音频分类方法。首先采
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉科技大学大数据科学与工程研究院,武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1803262,61702381).
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卷积神经网络模型作为音频特征提取器具有较好的应用效果,但该类模型的训练过程对数据量要求比较高。针对这一问题,本文提出一种基于双重数据增强策略的音频分类方法。首先采用传统音频数据增强方法(旋转、调音、变调、加噪),并将增强后的数据转化为语谱图,再采用随机均值替换法进行谱图增强。在此基础上训练Inception_Resnet_V2神经网络模型作为音频特征提取器,最后训练随机森林模型作为分类器完成音频分类任务。实验结果表明,与已有方法相比,采用双重数据增强策略可明显提升音频分类精度,并且训练出的特征提取模型具有
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