[发明专利]一种基于迁移学习的暴恐音频检测方法有效
| 申请号： | 201910238365.0 | 申请日： | 2019-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN111755024B | 公开（公告）日： | 2023-02-10 |
| 发明（设计）人： | 何小海;胡鑫旭;周欣;熊淑华;王正勇;吴小强;滕奇志 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G10L25/18 | 分类号： | G10L25/18;G10L25/27 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明将迁移学习技术引入暴恐音频的判别中。首先采用公开的TUT音频数据集进行预训练，然后从网络和电影中截取暴恐音频片段组成暴恐音频库，保留模型权重并迁移网络在暴恐音频库上继续训练，最后在fine‑tune后的网络中增加网络的层数，添加了一种类似于残差网络的结构使其能够利用更多的音频信息。实验结果表明，迁移学习方法有效解决了在暴恐音频检测研究中音频数据集过小而带来的训练问题，且改进后的网络具有更好的检测率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 音频 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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