【摘 要】
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将正弦注意力表征网络引入环境声音识别,首先提取梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficient,MFCC)作为音频识别特征,使用门控循环单元提取MFCC每一帧的特征,根据
【机 构】
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中南林业科技大学人工智能应用研究所,湖南长沙410004;中南林业科技大学计算机与信息工程学院,湖南长沙410004;中南林业科技大学人工智能应用研究所,湖南长沙410004;中南林业科技大学智慧物流
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将正弦注意力表征网络引入环境声音识别,首先提取梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficient,MFCC)作为音频识别特征,使用门控循环单元提取MFCC每一帧的特征,根据正弦函数激活每一帧音频得分,并依照每一帧的音频得分为音频重新分配权重,从而将注意力集中在音频重点区域.最后结合全连接层和Softmax分类器对环境声音类别进行判别.实验在公开数据集Urban Sound 8K上验证并与其他模型对比,结果表明所提出模型效果最好,在数据集上的识别率高达93.5％.
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