Feb, 2017

卷积循环神经网络用于多声事件检测

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TL;DR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。
convolutional neural networksrecurrent neural networkssound event recognitionaudio signal processingcrnn
发现论文，激发创造
  • 卷积循环神经网络用于音乐分类

    本研究引入了一种卷积循环神经网络（CRNN）进行音乐标记。研究中对比了使用 CNN 的三种不同结构来进行音乐标记的性能和每个样本的训练时间，并表明相对其他模型，CRNN 具有更好的效果和更少的参数和更快的训练时间， 表明其混合结构在音乐特征提取和特征总结中的有效性。

    Sep, 2016

  • 适用于真实录音的多声音事件检测的循环神经网络

    本文提出了一种基于 BLSTM 循环神经网络的多音事件检测方法，该方法通过训练一个多标签 BLSTM RNN，将包括音乐、车辆、讲话等 61 类在内的多种声音的声学特征映射到每个事件类别的二进制活动指示符上，并且通过使用数据增强技术进一步提高了识别结果的准确性，系统在实测中平均 F1 分数分别为 65.5％和 64.7％。

    Apr, 2016

  • 利用空间特征和卷积循环神经网络进行声音事件检测

    本文提出使用从多通道音频中提取的低级空间特征进行声音事件检测，通过初始阶段从每个通道中单独学习这些多通道特征，扩展了卷积递归神经网络以处理更多类型的这些特征，并表明将特征呈现为体积的单独层，而不是将每个通道的特征串联成单个特征向量，可以更好地学习多通道音频中的声音事件。与单声道特征相比，在相同网络上使用所提出的空间特征，在公开可用的 TUT-SED 2016 数据集上的 F-score 提高了 6.1％，在 TUT-SED 2009 数据集上的 F-score 提高了 2.7％，该数据集是其 15 倍大。

    Jun, 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

  • 基于深度卷积神经网络的端到端语音识别

    本文提出将 CNN 与 CTC 相结合的端到端语音识别框架，以实现序列标记；在 TIMIT 音素识别任务中评估该方法并表明其在计算效率和性能上优于已有基线系统，并指出 CNN 具有利用适当上下文信息来建模时间相关性的能力。

    Jan, 2017

  • 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

  • 使用 3D 卷积神经网络进行多通道声音事件检测，学习通道间特征

    本文提出采用卷积和循环神经网络 (CRNN)，其中第一层采用 3D 卷积神经网络 (CNN) 用于多声道声音事件检测 (SED) 任务。实验结果表明，使用多声道 Ambisonic 音频与单声道音频相比，在准确率、错误率以及检测到重叠声音事件的时间段方面都有明显提高。

    Jan, 2018

  • 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

  • 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

  • 具有 1-Max 池化卷积神经网络的强健音频事件识别

    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。

    Apr, 2016