[发明专利]基于多路声学特征数据增强的声场景分类方法有效

专利信息
申请号: 202010726152.5 申请日: 2020-07-25
公开(公告)号: CN111833906B 公开(公告)日: 2022-09-30
发明(设计)人: 曹毅;费鸿博;刘晨;周辉 申请(专利权)人: 江南大学
主分类号: G10L25/51 分类号: G10L25/51;G10L25/30;G10L25/03
代理公司: 无锡盛阳专利商标事务所(普通合伙) 32227 代理人: 顾吉云;黄莹
地址: 214000 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明提供基于多路声学特征数据增强的声场景分类方法,其提高了声场景分类用分类器的准确率,同时提高了模型的泛化能力,使其能够以稳定的分类准确率应用在更多的场景中。本发明技术方案中,基于Mixup数据增强方式实现数据增强用特征生成器,同时生成多种声学特征,基于MCNN模型构建了多支路的声场景分类模型,通过多路声学特征并行输入分类器进行分类操作,使得多种声学特征相互补充提高了分类器的分类精度。
搜索关键词: 基于 声学 特征 数据 增强 声场 分类 方法
【主权项】:
暂无信息
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