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融合注意力机制与卷积循环神经网络的环境声音识别
被引量:
5
1
作者
张志
黄河
+2 位作者
洪成斌
方少卿
查艳
《芜湖职业技术学院学报》
2025年第1期31-35,共5页
环境声音识别技术是一种高效且应用广泛的环境感知方法。以往的研究中多是采用机器学习模型或卷积神经网络进行环境声音识别,但音频数据是时序数据,因此,传统方法难以有效捕捉其内在的时序信息。一种融合注意力机制的卷积循环神经网络...
环境声音识别技术是一种高效且应用广泛的环境感知方法。以往的研究中多是采用机器学习模型或卷积神经网络进行环境声音识别,但音频数据是时序数据,因此,传统方法难以有效捕捉其内在的时序信息。一种融合注意力机制的卷积循环神经网络模型采用音频的梅尔频率倒谱系数特征作输入,在UrbanSound8K数据集上进行测试,平均识别准确率达到93.16%。该模型有望在后续的研究中更好地解决复杂音频的声音分离问题。
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关键词
环境声音识别
卷积循环神经网络
注意力机制
梅尔频率倒谱系数
urbansound8k
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题名
融合注意力机制与卷积循环神经网络的环境声音识别
被引量:
5
1
作者
张志
黄河
洪成斌
方少卿
查艳
机构
铜陵职业技术学院信息工程系
出处
《芜湖职业技术学院学报》
2025年第1期31-35,共5页
基金
2024年度铜陵职业技术学院质量工程项目(一流核心课程)“C语言程序设计一流核心课程”(项目号:tlpt2024hxkc10)。
文摘
环境声音识别技术是一种高效且应用广泛的环境感知方法。以往的研究中多是采用机器学习模型或卷积神经网络进行环境声音识别,但音频数据是时序数据,因此,传统方法难以有效捕捉其内在的时序信息。一种融合注意力机制的卷积循环神经网络模型采用音频的梅尔频率倒谱系数特征作输入,在UrbanSound8K数据集上进行测试,平均识别准确率达到93.16%。该模型有望在后续的研究中更好地解决复杂音频的声音分离问题。
关键词
环境声音识别
卷积循环神经网络
注意力机制
梅尔频率倒谱系数
urbansound8k
Keywords
environment sound recognition
convolutional recurrent neural network
attention mechanism
Mel frequency cepstrum coefficient
urbansound8k
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合注意力机制与卷积循环神经网络的环境声音识别
张志
黄河
洪成斌
方少卿
查艳
《芜湖职业技术学院学报》
2025
5
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