[发明专利]一种基于双重数据增强策略的音频分类方法有效
| 申请号： | 201910911637.9 | 申请日： | 2019-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN110808033B | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 张晓龙;周迅;边小勇;李波;何新宇;甘浩旻 | 申请（专利权）人： | 武汉科技大学 |
| 主分类号： | G10L15/06 | 分类号： | G10L15/06;G10L15/16;G10L19/02;G10L21/02 |
| 代理公司： | 杭州宇信知识产权代理事务所(普通合伙) 33231 | 代理人： | 王健 |
| 地址： | 430081 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双重数据增强策略的音频分类方法。本发明的方法是：首先对原始音频文件使用旋转、调音、变调、加噪共四种传统音频增强方法进行初次音频数据增强；然后将初次增强音频数据转化为语谱图；再通过随机替换均值对语谱图数据进行二次的数据增强；输入双重数据增强的数据到Inception_Resnet_V2神经网络进行训练，完成特征提取工作；最后通过xgboost分类器对提取到的高层特征进行训练，完成最终音频分类工作。本方法在传统音频增强的基础上添加了对谱图的数据增强，双重数据增强可直接提高训练精度，在测试过程中表现出3％的精确率提升，可广泛应用于环境声分类与声纹识别任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双重 数据 增强 策略 音频 分类 方法 | ||
【主权项】：
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