多任务实时声音事件检测卷积模型与复合数据扩增
Multi-task real time CNN model and combined data augmentation for sound event detection
上海理工大学 管理学院, 上海 200093
摘要
现有的声音事件检测研究多为对离线音频进行分析，且模型参数量较多、计算效率低，不适用于实时检测。提出一种面向多任务实时声音事件检测的轻量化卷积神经网络模型，它将唤醒与检测任务整合成多任务学习框架，此外模型的卷积结构联合了稠密连接、Ghost模组与SE注意力机制；另外还提出了一种复合数据扩增方法，将音频变换、随机裁剪与频谱掩蔽相结合。实验结果显示，该模型在ESC-10和Urbansound8K数据集上的平均预测准确率高于当前新型的基线模型2%以上，同时模型的参数和内存更少。研究表明，多任务学习的方式节省了计算量，又因为卷积结构复用了中间层特征，模型可以快速地反馈检测结果。另外，复合数据方法相比传统方法使模型获得了更好的性能和鲁棒性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(71774111)
中国博士后科学基金资助项目(2021M69235)
上海市哲学社会科学规划课题资助项目(2021BTQ003)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.07.0415
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1080-1087
文章编号: 1001-3695(2023)04-020-1080-08
发布历史
引用本文
刘臣, 倪仁倢, 周立欣. 多任务实时声音事件检测卷积模型与复合数据扩增 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (4): 1080-1087. (Liu Chen, Ni Renjie, Zhou Lixin. Multi-task real time CNN model and combined data augmentation for sound event detection [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (4): 1080-1087. )
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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