專利名稱：一種基于標(biāo)簽擴(kuò)增與多頻譜圖融合的聲音場(chǎng)景識(shí)別方法
專利號(hào)＼申請(qǐng)?zhí)枺?/strong>2018104796140
注 冊(cè) 地：中國
專利類型：發(fā)明
專利領(lǐng)域：電學(xué)
聯(lián) 系 人：溫建梅
聯(lián)系方式：020-38743199
簡(jiǎn)介說明：
當(dāng)前權(quán)利人：華南師范大學(xué)
本發(fā)明公開了一種基于標(biāo)簽擴(kuò)增與多頻譜圖融合的聲音場(chǎng)景識(shí)別方法，包括：利用不同的信號(hào)處理技術(shù)，為聲音場(chǎng)景數(shù)據(jù)生成多種頻譜圖；針對(duì)每種頻譜圖，分別訓(xùn)練一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，做為基礎(chǔ)分類模型；利用標(biāo)簽擴(kuò)增技術(shù)，為樣本擴(kuò)增超類別標(biāo)簽，使用人為構(gòu)造的層次標(biāo)簽，將原有網(wǎng)絡(luò)模型改進(jìn)為多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，優(yōu)化基礎(chǔ)分類模型的性能；利用改進(jìn)的基礎(chǔ)分類模型提取樣本特征，拼接聲音場(chǎng)景文件的多個(gè)深度特征，并加以降維得到全局特征。融合對(duì)應(yīng)不同頻譜圖的多個(gè)全局特征，訓(xùn)練SVM分類器，做為最終分類模型。本發(fā)明應(yīng)用多頻譜圖特征融合技術(shù)，有效提升識(shí)別性能；提出的標(biāo)簽擴(kuò)增及模型提升方法，能有效優(yōu)化基礎(chǔ)分類器性能，可推廣到其它應(yīng)用研究中。