【摘 要】
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针对城市声音事件分类领域中现有模型分类准确率不高、泛化能力不强的问题,提出了一种N阶密集卷积神经网络的城市声音事件分类模型。首先,介绍了密集卷积神经网络的结构;其次
【机 构】
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江南大学机械工程学院,江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,苏州工业职业技术学院
【基金项目】
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江苏省“六大人才高峰”计划项目(ZBZZ-012);高等学校学科创新引智计划(B18027);江苏省研究生创新计划(KYCX18_0630,KYCX18_1846);江南大学研究生科研与实践创新计划(JNKY19_048,JNSJ19_005)
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针对城市声音事件分类领域中现有模型分类准确率不高、泛化能力不强的问题,提出了一种N阶密集卷积神经网络的城市声音事件分类模型。首先,介绍了密集卷积神经网络的结构;其次,基于N阶马尔可夫模型将密集连接改进为N阶有关连接;然后,结合两者提出了一种更适合音频分类的模型--N阶密集卷积神经网络。该模型在避免梯度消失的前提下,有针对性、规律性减少了特征图层之间的连接,更高效地融合了前N特征图层的信息,使得模型的收敛速度更快;最后,为了验证该模型,采用N阶密集卷积神经网络的一阶、二阶子模型,基于UrbanSound8K
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