【摘 要】
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针对现有的环境声事件识别方法对噪声的鲁棒性差以及街道环境声数据少的问题,提出一种改进的对数梅尔谱特征结合卷积神经网络的环境声事件识别方法。该方法将对数梅尔谱及其
【机 构】
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桂林电子科技大学认知无线电与信息处理教育部重点实验室,桂林理工大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771151),广西重点研发计划(2017AB08072),广西自然科学基金(2016GXNSFBA38014),中国博士后科学基金(2016M602921XB),广西研究生教育创新计划(YCSW2019139),桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2019YCXS038)
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针对现有的环境声事件识别方法对噪声的鲁棒性差以及街道环境声数据少的问题,提出一种改进的对数梅尔谱特征结合卷积神经网络的环境声事件识别方法。该方法将对数梅尔谱及其一阶差分系数和二阶差分系数构建为三维特征,使用卷积神经网络进行分类,提高了街道环境声事件识别的抗噪性能。采用自主设计的环境声采集设备收集了大量的街道环境声数据。实验结果表明,在不同环境声数据集下,该方法比常规的识别方法性能更优。此外,基于该方法提出了一套街道环境声检测系统,经实景测试,该系统的查全率、查准率和置信度分别为94%、87%和90.5%,
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