【摘 要】
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环境声音识别(environment sound recognition,ESR)在基于情景感知和辅助技术等领域发挥着重要作用。卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)作为两种最具代表性的特征提取方
【基金项目】
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光电信息控制和安全技术重点实验室基金(614210701041705)
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环境声音识别(environment sound recognition,ESR)在基于情景感知和辅助技术等领域发挥着重要作用。卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)作为两种最具代表性的特征提取方法,在语音和音乐信号处理方面都取得显著效果;然而二者都存在一定缺点,CNN无法有效提取时间特征,RNN在提取空间特征上也存在明显劣势。为了有效提取并利用时间特征和空间特征,提出一种新模型,利用时间分布CNN从梅尔频谱图中提取城市环境声音特征,然后应用双向长短时记忆网络(BiLSTM)从CNN输出中获取时间
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