[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
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 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本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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