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基于听觉融合特征的多声音事件检测
1
作者
罗吉
夏秀渝
《四川大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期225-231,共7页
为提高多声音事件检测任务的性能,本文深入研究速动压缩非对称谐振器级联CARFAC数字耳蜗模型,并提出了基于听觉融合特征的多声音事件检测方法 .该方法首先利用CARFAC提取混叠声音的神经活动模式图NAP,然后将NAP与GFCC拼接后生成融合听...
为提高多声音事件检测任务的性能,本文深入研究速动压缩非对称谐振器级联CARFAC数字耳蜗模型,并提出了基于听觉融合特征的多声音事件检测方法 .该方法首先利用CARFAC提取混叠声音的神经活动模式图NAP,然后将NAP与GFCC拼接后生成融合听觉特征,并将其送入CRNN神经网络进行全监督学习,以实现对城市声音事件的检测.实验表明,在低信噪比且重叠事件较多的情况下,融合听觉特征较单独的NAP、MFCC以及GFCC等特征具有更好的鲁棒性和多声音事件检测性能.
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关键词
数字耳蜗模型
神经活动模式
融合听觉特征
声音事件检测
四折
交叉
验证
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题名
基于听觉融合特征的多声音事件检测
1
作者
罗吉
夏秀渝
机构
四川大学电子信息学院
出处
《四川大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期225-231,共7页
基金
国家自然科学基金联合基金项目(U1733109)。
文摘
为提高多声音事件检测任务的性能,本文深入研究速动压缩非对称谐振器级联CARFAC数字耳蜗模型,并提出了基于听觉融合特征的多声音事件检测方法 .该方法首先利用CARFAC提取混叠声音的神经活动模式图NAP,然后将NAP与GFCC拼接后生成融合听觉特征,并将其送入CRNN神经网络进行全监督学习,以实现对城市声音事件的检测.实验表明,在低信噪比且重叠事件较多的情况下,融合听觉特征较单独的NAP、MFCC以及GFCC等特征具有更好的鲁棒性和多声音事件检测性能.
关键词
数字耳蜗模型
神经活动模式
融合听觉特征
声音事件检测
四折
交叉
验证
Keywords
Digital cochlear model
Neural activity pattern
Fused auditory parameters
Sound event detection
Four-fold cross validation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于听觉融合特征的多声音事件检测
罗吉
夏秀渝
《四川大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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