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公开(公告)号：CN110176250A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910464699.X
申请日：2019-05-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于局部学习的鲁棒声学场景识别方法，属于声音信号处理技术领域。本发明首先采集不同声学场景声音信号，进行频域特征提取；并对提取的特征数据预处理；然后对归一化后的数据进行均值平移、使用mixup方法进行数据扩充；再根据局部学习思想建立卷积神经网络模型，将经过数据扩充后的训练样本集输入该模型进行训练，得到训练好的模型；最后对待识别样本，依次进行频域特征提取、数据预处理，输入到所述训练好的模型中进行识别，得到声学场景识别结果。本发明解决了音频信道不匹配以及不同信道样本数目不平衡的情况下，声学场景识别准确度不高的问题。本发明可适用于信道多样且不同信道样本数目不平衡的声学场景识别。
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公开(公告)号：CN110176250B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910464699.X
申请日：2019-05-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于局部学习的鲁棒声学场景识别方法，属于声音信号处理技术领域。本发明首先采集不同声学场景声音信号，进行频域特征提取；并对提取的特征数据预处理；然后对归一化后的数据进行均值平移、使用mixup方法进行数据扩充；再根据局部学习思想建立卷积神经网络模型，将经过数据扩充后的训练样本集输入该模型进行训练，得到训练好的模型；最后对待识别样本，依次进行频域特征提取、数据预处理，输入到所述训练好的模型中进行识别，得到声学场景识别结果。本发明解决了音频信道不匹配以及不同信道样本数目不平衡的情况下，声学场景识别准确度不高的问题。本发明可适用于信道多样且不同信道样本数目不平衡的声学场景识别。
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