[发明专利]基于集成学习和卷积神经网络的环境声音识别方法在审
| 申请号： | 202011020706.6 | 申请日： | 2020-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN112216287A | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 陈俊;谢维;王震宇;郭宏成 | 申请（专利权）人： | 江苏聆世科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L17/26 | 分类号： | G10L17/26;G10L25/45;G10L25/30;G10L25/18;G10L17/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京鑫之航知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32410 | 代理人： | 汪庆朋 |
| 地址： | 211500 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于集成学习和卷积神经网络的环境声音识别方法，包括：S1、特征提取，对原始音频进行分帧和加窗，利用梅尔滤波器组得到声音的梅尔能量频谱，最终得到最后的梅尔能量频谱特征，作为数据集；S2、模型训练，采用k折交叉验证和使用mixup数据增强方法对于所述数据集进行模型训练，得到K个卷积神经网络模型；S3、声音测试，对待测声音样本通过卷积神经网络模型进行识别。本发明能够利用k折交叉验证训练k个模型并结合k个模型进行声音识别，大大增强了模型的泛化能力，有效缓解了过拟合的现象，此外针对数据量不大的情况，使用mixup数据增强对原始样本进行混合以进一步增强模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 学习 卷积 神经网络 环境 声音 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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