基于注意力门控卷积循环神经网络的通用音频标记

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【摘要】

：

研究了注意力门控卷积循环神经网络的通用音频标记问题.DCASE 2018挑战任务2的音频样本的数据集过少,容易造成过拟合问题.为了减少过拟合问题,采用数据增强方法,dropout策略.

【作者】

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王金甲崔琳杨倩纪绍男

【机构】

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燕山大学信息科学与工程学院,河北省信息传输与信号处理重点实验室

【出处】

：

复旦学报:自然科学版

【发表日期】

：

2020年3期

【关键词】

：

DCASE 2018挑战音频标记门控卷积循环网络上下文门控注意力模块 DCASE 2018 challengeaudio tagginggated co

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61473339),河北省青年拔尖人才支持计划([2013]17),京津冀基础研究合作专项(F2019203583)

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研究了注意力门控卷积循环神经网络的通用音频标记问题.DCASE 2018挑战任务2的音频样本的数据集过少,容易造成过拟合问题.为了减少过拟合问题,采用数据增强方法,dropout策略.采用可学习的上下文门控模块以帮助选择与音频类最相关的特征.采用时间注意力机制关注音频事件的相关帧并且忽略不相关帧.在DCASE2018任务2的数据集上评估了提出的模型,开发集和测试集的平均准确率(MAP@3得分)分别为96.1%和92.4%,远高于此次竞赛的基线系统的平均准确率.

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