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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种基于三分支特征融合神经网络的声音事件检测方法，包括：将包含声音信号的数据集进行特征提取，得到log‑mel频谱图的数据集，并将其分为训练集、测试集和验证集；建立三分支特征融合网络模型，所述的三分支特征融合网络模型包括三分支采样、特征提取、三分支的特征融合和损失融合：将测试集和验证集作为训练后的模型的输入，该模型的输出即为该数据集的声音事件检测的结果，包括该音频所包含的声音事件类别和发生该事件的起始和终止时间。本发明通过三分支融合的方式获取到尾部类和难区分类别的判别性特征，并在一定程度上均衡了分类器的类别权重，提高了声音事件检测的效果。
主权项：1.一种基于三分支特征融合神经网络的声音事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、数据预处理：将包含声音信号的数据集进行特征提取，得到log-mel频谱图的数据集，并按照一定比例划分为训练集、测试集和验证集；步骤2、建立三分支特征融合网络模型，所述的三分支特征融合网络模型包括三分支采样、特征提取、三分支的特征融合和损失融合：步骤如下：2-1分别对训练集进行均匀采样、逆采样和基于难例挖掘和多标签中的成对学习的难区分类别对矩阵采样，从而得到三个分支的训练样本；2-2采用CNN-Transformer模型对步骤2-1获得的三个分支的训练样本的声音事件特征进行提取，得到三个分支的特征；2-3采用随着学习过程逐渐减小的超参数将步骤2-2得到的三个分支的特征进行融合，根据融合后的特征分别计算三个分支的损失函数，根据损失函数反向传播修改模型的参数，完成模型的训练；步骤3、将测试集和验证集作为训练后的模型的输入，该模型的输出即为该数据集的声音事件检测的结果，包括音频所包含的声音事件类别和发生该事件的起始和终止时间。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 基于三分支特征融合神经网络的声音事件检测方法
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