基于配对特征融合的声学场景分类方法

Acoustic scene classification method based on paired feature fusion
沈昕昊
陈嘉烨
宋晓宁
江南大学 人工智能与计算机学院, 江苏 无锡 214122

摘要

在近些年的研究中,单设备的声音场景分类已经取得不错的效果,然而多设备声音场景分类的进展缓慢。为了解决多设备分类时样本数量差异大的问题,提出了一种配对特征融合算法。通过计算每一对配对样本在频谱图上的差异,将这些差异累加后取平均,可以获得各个设备的平均频谱特征,用于设备样本的转换。该算法在增加设备样本数量的同时有效提升了模型的泛化能力。同时,为了获取全局信息,提出了一种轻量级注意力模块,通过对输入特征在频域上压缩后进行自注意力操作,可以在减少计算量的基础上使模型专注于整个声音序列信息的训练,实验结果表明所提算法在模型大小和分类精度方面与其他方法相比具有较好的优势。

基金项目

国家社会科学基金重大资助项目(21&ZD166)
国家自然科学基金资助项目(61876072)
江苏省自然基金资助项目(BK20221535)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.09.0500
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第6期
所属栏目: 软件技术研究
出版页码: 1771-1776
文章编号: 1001-3695(2023)06-027-1771-06

发布历史

[2023-01-09] 优先出版
[2023-06-05] 印刷出版

引用本文

沈昕昊, 陈嘉烨, 宋晓宁. 基于配对特征融合的声学场景分类方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (6): 1771-1776. (Shen Xinhao, Chen Jiaye, Song Xiaoning. Acoustic scene classification method based on paired feature fusion [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (6): 1771-1776. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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