Apr, 2016

具有 1-Max 池化卷积神经网络的强健音频事件识别

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TL;DR本研究提出了一种简单而高效的卷积神经网络（CNN）架构，用于鲁棒的音频事件识别，并采用变尺寸的卷积滤波器和 1-max 池化方案等创新特性，在标准的鲁棒音频事件识别任务上表现不但表现出最新技术水准，并且在识别准确率上优于其他深度网络架构 4.5％， 相当于 76.3％的相对误差降低。
convolutional neural networkaudio event recognitionvarying-size convolutional filters1-max pooling schemerecognition accuracy
发现论文，激发创造
  • AENet: 学习视频分析的深度音频特征

    提出了一种新的深度网络用于音频事件识别，名为 AENet，该网络采用卷积神经网络以在时间维度上对音频事件进行长时间频率结构的建模来训练端到端的音频事件检测系统，在事件识别、动作识别和视频亮点检测等视听任务中，结合 AENet 特征和视觉特征效果显著。

    Jan, 2017

  • 用于鲁棒性语音识别的非常深的卷积神经网络

    本文阐述了使用非常深的卷积神经网络对嘈杂语音进行有效识别的优化策略，并且结合辅助特征共同使用能够进一步提高准确率。在 Aurora 4 任务中，该算法的词错误率达到了 7.09％。

    Oct, 2016

  • 大规模音频分类的 CNN 结构

    本文介绍了使用几种不同的卷积神经网络对音频进行分类，发现在大型数据集上运用图像分类中的卷积神经网络架构对于音频分类也十分有效，使用嵌入分类器的模型对音频事件检测的任务表现优于对原始特征的直接使用。

    Sep, 2016

  • 使用卷积神经网络从弱标记音频进行知识转移，用于声音事件和场景

    本研究提出了一种基于卷积神经网络的弱标记音频数据分类框架，可用于转移学习，并证明了该方法对于领域和任务适应都具有有效性，此外还展示了该方法有助于捕捉语义含义和关系。

    Nov, 2017

  • 利用多标签多任务卷积循环神经网络统一独立和重叠音频事件检测

    论文提出了一种基于卷积循环神经网络的多标签多任务框架，可以同时检测单个和重叠音频事件，并具备有效的特征提取、事件分类和边界定位能力，并使用三个不同的序列损失函数对网络进行训练，在两个数据集上的实验结果表明模型具有良好的泛化性能。

    Nov, 2018

  • 使用深度卷积神经网络和数据增强进行声学事件检测

    本研究提出了一种新的声音事件检测方法，使用卷积神经网络结合大的输入层来提取长时频结构特征，同时采用数据增强方法防止过拟合，实验表明该方法在声音事件检测上表现优异，超过了现有方法，取得了 16% 的绝对提升。

    Apr, 2016

  • 卷积循环神经网络用于多声事件检测

    本研究利用卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 实现了声音事件监测，取得了比之前方法显著的效果提升。

    Feb, 2017

  • 追求简单：全卷积网络

    通过重新评估小图像物体识别的状态并提出新的 CNN 网络结构，本文发现在保持精度的情况下，最大池化层可以简单地用增加步长的卷积层取代，并引入了一种新型的变体来可视化 CNN 学习到的特征。

    Dec, 2014

  • 原始波形的深度卷积神经网络

    本文提出了一种利用深度卷积神经网络从原始波形数据中直接学习音频模型的方法，通过批归一化、剩余学习和精心设计的下采样实现高效处理音频波形，并在环境声音识别任务中取得了 15% 的性能提升，达到了使用对数 - 梅尔特征的模型的性能。

    Oct, 2016

  • 使用卷积神经网络和上下文信息进行韵律事件识别

    本文研究了卷积神经网络在检测和分类词汇上的韵律事件，包括音高强调和短语边界音调，作者说明加入当前词汇位置特征可以使卷积神经网络表现更好，并且将模型从单个发音者扩展到多个发音者的情况下性能依然较强。

    Jun, 2017