问MFCC中提取特征的LSTM语音识别ENMFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，全称是梅尔频率倒谱系数...
在 RNN 块中,我们采用最大池化层执行降维,并使用 LSTM 层进行心音信号时间特 征学习。我们将 CNN 块和 RNN 块的输出连接成一个特征 向量。开发了一个由全连接层和 softmax 层组成的网络,用 于对级联特征向量进行进一步的特征学习和分类。 我们实验中使用的心音信号来自 PhysioNet/ CinC Challenge 2016 数据库...
VMDMFCCLSTMfault diagnosisDiesel engines have a wide range of functions in the industrial and military fields. An urgent problem to be solved is how to diagnose and identify their faults effectively and timely. In this paper, a diesel engine acoustic fault diagnosis method based on vari...
正则化和数据增强: 使用正则化技术(如Dropout)和数据增强(如时间掩蔽、频率掩蔽)来防止过拟合。 数据增强可以增加训练数据的多样性,提高模型的泛化能力。 模型架构: 选择合适的RNN架构(如LSTM、GRU)和层数。 可以结合卷积神经网络(CNN)来提取更高级的特征。相关...
在 RNN 块中,我们采用最大池化层执行降维,并使用 LSTM 层进行心音信号时间特 征学习。我们将 CNN 块和 RNN 块的输出连接成一个特征 向量。开发了一个由全连接层和 softmax 层组成的网络,用 于对级联特征向量进行进一步的特征学习和分类。 我们实验中使用的心音信号来自 PhysioNet/ CinC Challenge 2016 数据库...
例如,我们可以使用深度神经网络(DNN)或卷积神经网络(CNN)等更复杂的模型来提取更丰富的特征;我们也可以使用循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM)等模型来更好地处理语音信号中的时序信息。此外,我们还可以探索更多的特征融合方法,以提高说话人语音识别的准确率。
我们可以把mel频谱写入网络结构的前向计算中,这时可以直接拿时域数据当做网络输入训练,这两者之间的差别在哪,答案是没有差别,之前是mel频谱作为特征输入,现在只不过不是mel频谱的计算放在网络开头计算而已,速度可能会快一些,叫一个更有逼格的名字,Mel-CNN、CWT-Transformer、NSGT-RNN、CRF-LSTM、PCA-Inception等等网络...
我们可以把mel频谱写入网络结构的前向计算中,这时可以直接拿时域数据当做网络输入训练,这两者之间的差别在哪,答案是没有差别,之前是mel频谱作为特征输入,现在只不过不是mel频谱的计算放在网络开头计算而已,速度可能会快一些,叫一个更有逼格的名字,Mel-CNN、CWT-Transformer、NSGT-RNN、CRF-LSTM、PCA-Inception等等网络...
Code Issues Pull requests ❓脑洞大开:做一个能听懂键盘敲击键位的「玩具」,学习信号处理 / 深度学习 / 安卓 / Django。 django deep-learning tensorflow lstm mfcc Updated Jan 26, 2025 Python MycroftAI / sonopy Star 79 Code Issues Pull requests A simple audio feature extraction library libra...
我们可以把mel频谱写入网络结构的前向计算中,这时可以直接拿时域数据当做网络输入训练,这两者之间的差别在哪,答案是没有差别,之前是mel频谱作为特征输入,现在只不过不是mel频谱的计算放在网络开头计算而已,速度可能会快一些,叫一个更有逼格的名字,Mel-CNN、CWT-Transformer、NSGT-RNN、CRF-LSTM、PCA-Inception等等网络...