[发明专利]基于深度学习的声音事件检测与定位方法有效
| 申请号： | 202010184468.6 | 申请日： | 2020-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN111443328B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 齐子禛;黄青华;鲁乃达;房伟伦 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G01S5/18 | 分类号： | G01S5/18;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 | 代理人： | 陆聪明 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的声音事件检测与定位方法，包括以下步骤：步骤一，分割数据集；步骤二，预处理，即将包含声音信号的数据集进行特征提取得到Log‑Mel谱图和GCC‑PHAT；步骤三，构建深度学习模型，即借鉴ResNet框架，构建出结合ResNet框架和RNN相结合的一种网络架构，并且层与层之间复合了池化、正则化、归一化模块用于优化特征提取提高非线性度；步骤四：两步训练，即先进行SED任务的训练，得到最佳模型并将训练结果作为特征输入到DOA任务的训练中；之后再进行DOA任务的训练，最终得到最佳训练模型。本发明首先提取出适合于该任务训练的特征，从而提高了抗混响性能，并提出一种新的框架结构来解决网络加深却导致精度下降的问题，最终提高了预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 声音 事件 检测 定位 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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