一种基于卷积神经网络的环境声音分类方法

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卷积神经网络(CNN)辨别频域-时域模式的能力使其适合于环境声音分类。然而数据的相对稀缺使该方法的应用受限。所以使用数据增强与卷积神经网络结合的方法来克服这一难点。首先,提出使用音频数据增强来增加训练数据,然后提出了一种卷积神经网络模型进行分类。所提出的方法对于环境声音分类的准确率达到了79.5%,这种方法既优于没有增强的CNN模型也优于具有增强的SVM模型。
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