基于DenseNet全卷积神经网络的多声音事件检测

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针对多声音事件检测中可能出现多种相互重叠的声音事件,并且每种事件持续时间长度不一致的问题,笔者提出一种基于DenseNet全卷积神经网络的多声音事件检测模型。首先,将Mel能量谱输入DenseNet中提取高维特征;其次,对输出特征进行上采样,并采用全卷积神经网络(Fully Convolutional Cetwork,FCN)逐点相加融合特征,使其特征维度与输入片段一致;最后,采用多标签分类器逐帧对特征进行分类,并将每一帧声音事件序列与帧起止时刻进行计算。实验结果表明,该方法能够有效检测多声音事件中的各种
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