【摘 要】
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目前,利用神经网络对声音进行分类处理是音频信号处理领域的研究热点之一,而常见的声音研究集中在对音乐、语音的分类。随着经济的发展,日常生活中存在着越来越多对人体有害的噪声,为实现对环境噪声及相关数据的自动分析,进而对噪声进行有针对性的解决,本文以环境噪声为研究对象,设计了一个基于卷积神经网络的分类系统,该系统具有识别率高、成本低、节省人力的优点。首先,针对解决传统声音分类算法大量特征工程和分类准确率
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目前,利用神经网络对声音进行分类处理是音频信号处理领域的研究热点之一,而常见的声音研究集中在对音乐、语音的分类。随着经济的发展,日常生活中存在着越来越多对人体有害的噪声,为实现对环境噪声及相关数据的自动分析,进而对噪声进行有针对性的解决,本文以环境噪声为研究对象,设计了一个基于卷积神经网络的分类系统,该系统具有识别率高、成本低、节省人力的优点。首先,针对解决传统声音分类算法大量特征工程和分类准确率低的问题,本文通过研究声音信号处理、声音特征提取、分类模型识别等技术,并着重就声音分类模型进行探索,分别使用卷积神经网络和循环神经网络的声音分类算法,并在Urban Sound8K数据集上进行验证,分别取得87.51%和78.92%的准确率。其次,针对传统卷积神经网络和循环神经网络的声音分类算法的准确率不高的问题,本文提出一种GRU-FICN网络,该网络采用一种一维多尺度的卷积模型,将一维多尺度卷积与改进后的长短时记忆网络并行连接,使用公开的噪声数据集Urban Sound8K对算法进行验证,达到91.01%的准确率,并将其与卷积神经网络和循环卷积神经网络的分类结果进行对比,实验表明该算法具有较高的分类准确率。最后,为验证本文所提出算法的实用性,将提出的GRU-FICN算法运用到环境噪声监控系统中,并经过周期性实验测试,证实嵌入该算法的环境噪声监控系统不仅能够很好地识别出噪声的种类,还可以做到实时监测及时预警,说明该算法具有一定的现实意义。综上所述,本文提出一种改进的卷积神经网络分类算法,并将其应用到环境噪声监控系统中,在多种实验条件下进行对比,验证了本文方法的可靠性和有效性。
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