[发明专利]基于2-DenseGRUNet模型的声音事件检测方法在审
申请号: | 202111089655.7 | 申请日: | 2021-09-16 |
公开(公告)号: | CN113744758A | 公开(公告)日: | 2021-12-03 |
发明(设计)人: | 曹毅;黄子龙;费鸿博;吴伟官;夏宇;周辉 | 申请(专利权)人: | 江南大学 |
主分类号: | G10L25/24 | 分类号: | G10L25/24;G10L25/30;G10L25/48;G10L25/51;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
代理公司: | 无锡华源专利商标事务所(普通合伙) 32228 | 代理人: | 崔婕 |
地址: | 214122 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明提供的基于2‑DenseGRUNet模型的声音事件检测方法,以2阶DenseNet网络模型为基础,加入了门控循环单元GRU网络,构建了声音事件检测模型;相对于传统卷积神经网络以及循环神经网络模型,本专利技术方案中的声音事件检测模型结合了2‑DenseNet和GRU的优点,既能更高效利用特征信息将其融合,获取更多有效的特征信息,同时可有效进行时间序列建模。基于本专利技术方案中的声音事件检测模型在检测城市声音事件中,具有更低的平均片段错误率,和更高的F‑Score分数,确保基于本发明方法进行的声音分类结果更加准确。 | ||
搜索关键词: | 基于 densegrunet 模型 声音 事件 检测 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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