弱标签声音事件检测的空间-通道特征表征与自注意池化

深度神经网络声音事件检测方法需要大量标记声音事件类别和起止时间的强标签音频样本,然而强标签标注非常困难和耗时.弱标签声音事件检测是解决这一困难的有效途径.本文将弱标签声音事件检测作为多实例学习问题,并基于卷积循环神经网络提出弱标签声音事件检测的空间-通道特征表征与自注意池化方法 .该方法研究多实例弱标签声音事件检测的特征表征和帧级预测结果池化两个方面的内容.在特征表征方面,为了增强卷积神经网络的特征表征能力,结合上下文门控和通道注意机制构建门控注意力结构并嵌入到卷积循环神经网络中,实现了音频样本特征的空间和通道特征选择;在预测结果池化方面,引入自注意思想设计音频帧预测结果的自注意池化方法,增强了音频样本中事件帧之间的相关度,使事件帧获得更大的权重.本文方法通过对卷积循环神经网络特征表征和预测结果池化的革新,有效提升了模型的检测性能.本文提出的方法在DCASE 2017任务4和DCASE 2018任务4数据集的评估集中分别取得了52.47%和31.00%的F1得分,性能优于当前绝大部分的弱标签声音事件检测方法 .实验结果表明：本文提出的空间-通道特征表征与自注意池化方法能显著改善弱标签声...     

基于深度学习和多通道融合的低空目标声识别方法

低空目标声识别主要指被动接收低空飞行目标辐射声信号，依据声纹信息对目标类型进行判别的技术方法 .基于单个传声器通道的目标识别性能往往会受到传声器周边环境和传声器本身特性异常的影响，因此需要研究基于多通道融合的低空目标声识别方法。对此，采用卷积神经网络处理各通道声信号的Mel频率倒谱系数特征，获取目标识别概率，并利用基于证据距离的信息融合方法，计算最终的目标识别结果。实测数据验证结果表明，基于多通道融合的低空目标声识别方法相较于单通道具有更高的稳健性，对单通道异常情况不敏感，仍然具有较高的识别准确率。     

胶合板声发射信号的小波包特征提取及神经网络模式识别

为识别胶合板的不同损伤类型,将小波包时频分析与能量谱相结合,提出基于时频和频段能量占比的胶合板损伤声发射信号特征提取方法。研究得出胶合板基体开裂信号以膨胀波和弯曲波模式并举,频谱较宽,能量主要集中在小波能量谱的第一、二、三、四和七频段;分层信号频率单一,幅值较高,并以膨胀波为主;纤维断裂主要以弯曲波模式为主,频率较低;脱胶信号波形为膨胀波和弯曲波的混合型,以弯曲波为主,能量多集中于第一、二、三、四频段。用小波包提取的能量占比作为由BP神经网络构成的智能化模式分类器的输入样本,对4种声发射信号进行识别,正确率达到92．6％。     

基于BP神经网络和声达时间差的声源定位算法

提出了利用神经网络进行声源定位的方法,该方法是在基于声达时间差(TDOA)的定位系统基础上提出的.概括了利用传声器阵列进行声源定位的几种方法,详细给出了BP神经网络算法原理.利用MATLAB仿真工具和BP神经网络对输入样本进行仿真训练,距离误差可以保持在0.5 m内,方位角误差在0.2°内.最后在声达时间差估计不准的情况下根据仿真结果对发令枪声进行了实例检测,证明定位效果仍可以满足要求.     

基于模糊粗神经网络的汉语声韵母切分

针对汉语连续语音,提出一种声韵母切分方法.根据扩展的声韵母为识别基元.采用汉语音节的重叠音素分割策略,利用模糊粗神经网络进行声韵母自动切分.实验室实验证明了该方法进行音节分割的有效性和合理性.     

一种基于双路径深度卷积网络的声场景分类方法研究

声场景分类,就是训练计算机通过声音中所包含的信息将声音正确的划分到其所属的场景中,其在物联网设备、智能助听器、自动驾驶等领域有着广泛的应用。本文根据声学特征谱图的特点和深度学习中的卷积神经网络理论,提出了一种基于卷积神经网络的声场景分类方法。首先提取音频的对数Mel谱图及其一阶二阶差分谱图,并在通道维度上进行拼接,随后利用中值滤波器对融合谱图进行分层,得到两个融合谱图分量。然后搭建了双路径深度卷积神经网络分别对每个谱图分量进行建模,并在系统输出前将两个路径获得的特征图进行融合,最后通过全连接层进行分类。并在TUT数据集上进行实验,分类准确率可达79.2%     

基于一种改进型DMS结构的极窄带SAW滤波器

该文采用一种改进型双模声表面波(DMS)结构来设计1.5 GHz的极窄带声表面波(SAW)滤波器.D MS结构两端的反射器采用分布式多周期加权结构能够消除在声通道上传播的多种声反射模式.为灵活设计滤波器阻带抑制及带宽指标,在DMS结构的两个叉指换能器(IDT)之间加入反射器.结果表明,研制的极窄带SAW滤波器中心频率为...     

基于关系图卷积神经网络的多标签事件预测

事件预测需要综合考虑的要素众多,现有预测模型多数存在数据稀疏、事件的组合特征及时序特征考虑不足、预测类型单一等问题。为此,提出了基于关系图卷积神经网络的多标签事件预测方法,通过节点特征聚合技术实现数据的稠密化表示。模型利用卷积神经网络的卷积和池化运算,提取预测数据的组合时间段特征信息,并结合长短期记忆网络的时序特征提取能力,进一步提取预测数据的时序规律特征;最后,模型通过全连接的多标签分类器,输出多种类型事件发生的概率值。实验结果表明,所提模型可以支持进行多日期、多类型事件预测,在特定数据集上最高F1值可以达到0.85。     

基于深度信念网络的事件识别

事件识别是信息抽取的重要基础.为了克服现有事件识别方法的缺陷,本文提出一种基于深度学习的事件识别模型.首先,我们通过分词系统获得候选词并将它们分为五种类型.然后选择六种识别特征并制定相应的特征表示规则用来将词转化为向量样例.最后我们通过深度信念网络抽取词的深层语义信息,并由Back-Propagation(BP)神经网络识别事件.实验显示模型最高F值达85.17%.同时,本文还提出了一种融合无监督和有监督两种学习方式的混合监督深度信念网络,该网络能够提高识别效果(F值达89.2%)并控制训练时间(增加27.50%).     

声信号的可视化特征提取方法

提出一种新的研究思路,先对声信号进行可视化,然后提取其图像特征,用于分类识别。针对语音信号0-9及三类交通噪声信号,分别得到声谱图,然后用脉冲耦合神经网络进行图像处理,提取平均熵和一致度作为图像特征,最后用BP神经网络进行分类识别。结果表明这种方法具有较高的识别率。