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本发明公开了一种音频场景分类方法、装置、电子设备和存储介质,涉及音频信号处理技术领域;本发明选用胶囊网络和双向门控循环单元弥补卷积神经网络的缺陷;该模型首先通过提取音频对数梅尔能量谱特征,然后结合各模块优点对音频特征处理,最后根据场景特征完成分类;通过在声学场景和事件的检测和分类2019挑战任务1数据集下进行实验,在开发集和验证集上分别获得了71.1%和70.2%的准确率,优于基线系统的准确率,证明了该网络模型适用于声学场景分类任务;解决了卷积神经网络忽略音频特征之间的空间关系、丢失姿态特征和时序性特征的问题。