[发明专利]一种基于集成学习的音频场景识别方法有效
| 申请号： | 201910235050.0 | 申请日： | 2019-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN110046655B | 公开（公告）日： | 2023-03-31 |
| 发明（设计）人： | 张涛;刘赣俊 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/24 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种基于集成学习的音频场景识别方法，包括：将单声道音频信号、左右声道音频信号、中央边侧声道音频信号分别作为三组训练集；对三组训练集分别进行音频特征提取，分别用于训练三个分类器网路；将训练集的音频特征作为分类器网络的输入，训练分类器网络，在已有的测试集中根据分类器网络的输出结果识别音频场景；将三个分类器网络进行集成学习，根据集成学习后的输出去识别音频场景。本发明相比于单个分类器网络的准确率，平均提升了9.3％。很好的解决了单个分类器网络的学习能力和泛化能力不足的问题，可以对整个数据集中的复杂音频进行全面的建模。能够得到高性能的音频场景识别系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 音频 场景 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于集成学习的音频场景识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1)将单声道音频信号、左右声道音频信号、中央边侧声道音频信号分别作为三组训练集；2)对三组训练集分别进行音频特征提取，分别用于训练三个分类器网路；3)将训练集的音频特征作为分类器网络的输入，训练分类器网络，在已有的测试集中根据分类器网络的输出结果识别音频场景；4)将三个分类器网络进行集成学习，根据集成学习后的输出去识别音频场景。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学，未经天津大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910235050.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
