就像使用MNIST数据集对手写数字进行分类被认为是计算机视觉的“Hello World”类型的问题一样,我们可以将此应用视为音频深度学习的入门问题。 我们将从声音文件开始,将它们转换为声谱图,将它们输入到CNN加线性分类器模型中,并产生关于声音所属类别的预测。 有许多合适的数据集可以用于不同类型的声音。这些数据集包含大量...
例如,Dai等提出了具有不同网络结构和不同数量参数的端到端卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)用于音频分类[2]。Tokozume等提出了一种含有8层网络并以原始波形为输入的端到端网络结构,通过调节超参数并选择适当大小的卷积核来提高分类性能[3]。此外,还有端到端的CNN架构AclNet[4],受到MobileNet[5]的启...
就像使用MNIST数据集对手写数字进行分类被认为是计算机视觉的“Hello World”类型的问题一样,我们可以将此应用视为音频深度学习的入门问题。 我们将从声音文件开始,将它们转换为声谱图,将它们输入到CNN加线性分类器模型中,并产生关于声音所属类别的预测。 有许多合适的数据集可以用于不同类型的声音。这些数据集包含大量...
就像使用MNIST数据集对手写数字进行分类被认为是计算机视觉的“Hello World”类型的问题一样,我们可以将此应用视为音频深度学习的入门问题。 我们将从声音文件开始,将它们转换为声谱图,将它们输入到CNN加线性分类器模型中,并产生关于声音所属类别的预测。 有许多合适的数据集可以用于不同类型的声音。这些数据集包含大量...
模型结构如图,基于卷积网络(Convoluational Neural Network,CNN)的特征提取器将原始音频编码为帧特征序列,通过 VQ 模块把每帧特征转变为离散特征 Q,并作为自监督目标。同时,帧特征序列做掩码操作后进入 Transformer [5] 模型得到上下文表示 C。最后通过对比学习损失函数,拉近掩码位置的上下文表示与对应的离散特征 q 的...
常见的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。 1.卷积神经网络(CNN)是一种用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。在音频分类中,我们可以将音频特征视为图像,并使用CNN模型来提取特征并进行分类。 2.循环神经网络(RNN)是一种适用于序列数据的深度学习模型。在音频分类中,我们可以将音频特征视为...
受基于视觉的任务的启发,CNN 已 被研究人员广泛用于检测声音模式 、情感 和语言检测。此类模型通常采用 1 秒到 10 秒 范围内的固定输 入,并生成用于分类任务的固定大小嵌入。还设计了几个深度且复杂的模型,它 们在 AudioSet 上实现了最先进的性能。
我们将从声音文件开始,将它们转换为声谱图,将它们输入到CNN加线性分类器模型中,并产生关于声音所属类别的预测。 有许多合适的数据集可以用于不同类型的声音。这些数据集包含大量音频样本,以及每个样本的类标签,根据你试图解决的问题来识别声音的类型。 这些类标签通常可以从音频样本文件名的某些部分或文件所在的子文件...
一个简单的多层CNN加两层全连接层的简单分类网络 每两层卷积层为一个块,一层负责提取特征一层负责下采样 多层CNN最终将音频特征转换成(-1,64,1,8)的特征图 将特征展开通过两层全连接层进行分类 In [9] import paddle.fluid as fluid from paddle.fluid.dygraph import Linear, Conv2D, BatchNorm from paddl...
音频分类与识别一直是音频信号处理中的重要问题。随着人工智能和深度学习的快速发展,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的音频分类与识别算法逐渐成为研究的热点。本文将介绍基于卷积神经网络的音频分类与识别算法设计。 一、引言 随着音频数据的快速增长,如何高效地对音频进行分类与识别成为了迫切的需求。