[发明专利]基于卷积神经网络的环境声音识别方法及系统有效
| 申请号： | 201810862022.7 | 申请日： | 2018-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN109065030B | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 张智超;徐树公;曹姗;张舜卿 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G10L15/08 | 分类号： | G10L15/08;G10L15/02;G10L15/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于卷积神经网络的环境声音识别方法及系统，将从音频中提取得到的梅尔能量谱特征进行混合构建得到样本库，用于对卷积神经网络模型进行训练，最终以训练后的卷积神经网络进行环境声音的识别，本发明在ESC‑10、ESC‑50和UrbanSound8K三个公开声音数据集上取得了最好或者接近最好的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 环境 声音 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的环境声音识别方法，其特征在于，将从原始音频中提取得到的梅尔能量谱特征进行混合构建得到样本库，用于对卷积神经网络模型进行训练，最终以训练后的卷积神经网络进行环境声音的识别；所述的混合构建是指：从梅尔能量谱特征中随机选出两个样本，将两个样本按比率混合构建虚拟训练样本，以两个样本的混合比率为训练目标，通过利用特征的线性插值和相关目标的线性插值扩展训练分布增加训练样本的多样性。
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