一种音频场景分类方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
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一种音频场景分类方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
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
音频场景分类方法、装置、终端设备及存储介质.pdf
本申请适用于计算机技术领域,提供了一种音频场景分类方法、装置、终端设备及存储介质,该方法包括:采集目标场景下第一预设时长的音频数据,得到第一音频片段;提取第一音频片段的第一特征信息和第二特征信息,其中,第一特征信息表示以时间为基准的频率特征信息,第二特征信息表示以频率为基准的时间特征信息;按照预设规则分别将第一特征信息划分为N个第一特征片段、将第二特征信息划分为N个第二特征片段,得到N个特征组,其中,每个特征组中包括一个第一特征片段和一个第二特征片段;计算N个特征组各自的融合特征;根据N个特征组各自的融合
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音频分类识别方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本公开关于一种音频分类识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:通过获取待识别音频的音频特征;然后将音频特征输入目标卷积神经网络,对目标卷积神经网络的末端解码单元输出的第一特征,以及目标卷积神经网络中的至少一个编码单元输出的第二特征,进行特征融合处理,得到待识别音频的目标音频特征;最后基于目标音频特征,确定待识别音频对应的分类识别结果。本公开实现了将目标卷积神经网络与音频分类识别进行结合,将音频特征利用目标卷积神经网络进行特征提取并融合,得到了待识别音频的多层次的目标音频特征,并依据该目标音频特征对