基于多层次注意力机制一维DenseNet音频事件检测
Sound event detection based on 1D DenseNet with multi-level attention
武汉理工大学 计算机科学与技术学院, 武汉 430070
摘要
在音频事件检测任务中，目标音频易受背景噪声等因素的干扰，并且其在音频信号流中存在的比例不高，针对这些问题，提出一种多层次注意力机制一维DenseNet（dense convolutional network）音频事件检测模型。使用一维DenseNet模型进行帧级检测能有效地检测音频事件发生的开始和结束时间；在一维DenseNet模型中引入多层次注意力机制，使得不同模块的感知特性随着网络层数的加深而自适应地变化，因此模型可以在不同的网络层次自动选择和关注重要的目标帧而抑制不相关的背景帧。在DCASE 2017任务2的开发数据集上的实验表明，该方法的整体性能较传统的深度学习方法有进一步提高。
基金项目
湖北省自然科学基金重点类资助项目(2017CFA012)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.11.0867
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1642-1646
文章编号: 1001-3695(2020)06-007-1642-05
发布历史
[2020-06-05] 印刷出版
引用本文
杨吕祥, 胡燕. 基于多层次注意力机制一维DenseNet音频事件检测 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (6): 1642-1646. (Yang Lyuxiang, Hu Yan. Sound event detection based on 1D DenseNet with multi-level attention [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (6): 1642-1646. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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