基于卷积神经网络的反无人机系统声音识别方法.pptx
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一种基于卷积神经网络的环境声音识别方法及系统,将从音频中提取得到的梅尔能量谱特征进行混合构建得到样本库,用于对卷积神经网络模型进行训练,最终以训练后的卷积神经网络进行环境声音的识别,本发明在ESC‑10、ESC‑50和UrbanSound8K三个公开声音数据集上取得了最好或者接近最好的结果。
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本发明公开了基于集成学习和卷积神经网络的环境声音识别方法,包括:S1、特征提取,对原始音频进行分帧和加窗,利用梅尔滤波器组得到声音的梅尔能量频谱,最终得到最后的梅尔能量频谱特征,作为数据集;S2、模型训练,采用k折交叉验证和使用mixup数据增强方法对于所述数据集进行模型训练,得到K个卷积神经网络模型;S3、声音测试,对待测声音样本通过卷积神经网络模型进行识别。本发明能够利用k折交叉验证训练k个模型并结合k个模型进行声音识别,大大增强了模型的泛化能力,有效缓解了过拟合的现象,此外针对数据量不大的情况,使用