NIPSDec, 2017

基于样本级 CNN 结构的原始波形音频分类

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TL;DR本文研究了音频领域中可扩展的分类模型，并使用两种不同的基于样本级的深度卷积神经网络模型实现。通过对各种声音类别的测试表明，这些模型达到了最先进的性能水平，并可视化了滤波器在网络中的变化。
audio domaindeep convolutional neural networkssample-level modelsstate-of-the-art performancefilters
发现论文，激发创造
  • 使用原始波形的样本级深度卷积神经网络进行音乐自动标记

    本文提出了一种基于样本级别深度卷积神经网络的方法，用于从音乐信号中学习表示，并取得了与先前最先进性能可比的结果，而可视化学到的滤波器说明它们对倍频谱很敏感。

    Mar, 2017

  • 使用原始波形的音乐自动标记样本级 CNN 架构

    本文介绍了一种基于改进了的 1 维卷积神经网络架构的音乐自动标记方法，该方法采用最先进的图像分类模型 ResNets 和 SENets 构建块，并添加多级特征聚合。结果表明，此方法在 MagnaTagATune 数据集上取得了显著改进，并在 Million Song 数据集上取得了可比结果。

    Oct, 2017

  • 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

  • 使用样本级深度卷积神经网络进行多层和多尺度特征聚合的音乐分类

    本论文提出了一种将预训练特征提取器聚合多级和多尺度特征的音乐分类方法，特征提取器通过使用原始波形进行样本级深度卷积神经网络训练，表现出了在多个音乐分类数据集上的最新成果。

    Jun, 2017

  • 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

  • 使用预训练卷积神经网络进行多层级和多尺度特征聚合以达到音乐自动标记

    本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）架构的音乐自动标记技术，该技术融合了多层级和多尺度特征，通过三个步骤的训练方式在音乐自动标记中表现出高效性并在 MagnaTagATune 数据集和 Million Song 数据集上超越了之前的 state-of-the-arts。实验证明该架构同样适用于迁移学习。

    Mar, 2017

  • 使用 CNN 的声景分类方法比较研究

    本文研究了使用神经网络进行环境声音分类的三种不同类型的表示：谱图、MFCC 和嵌入式表示，并使用不同的 CNN 网络和自编码器来评估它们在分类准确度上的效果。我们发现使用谱图的分类准确度最高，而使用 MFCC 的准确度最低，同时提出了一些指导性的结论和方法来提高声音环境分类的准确度。

    Apr, 2022

  • 朝着端到端可解释的卷积神经网络发展音波信号

    用卷积神经网络构建高效且可解释的端到端音频深度学习模型，通过在三个标准语音情感识别数据集上的实验验证，我们的框架在效率和可解释性方面表现优越，对抗 Mel 频谱特征有高达 7% 的改进；还揭示了前端层在处理复杂的长波形模式方面的高效性和可解释性，通过 PhysioNet 心音数据库的实例进行了论证，为处理原始波形数据构建了可移植的有效模型解决方案。

    May, 2024

  • 使用 SincNet 从原始波形中进行说话人识别

    本文介绍了一种新的卷积神经网络架构，称为 SincNet，它使用基于参数化的 sinc 函数实现带通滤波器，以从原始的语音样本中学习低级别的语音表征，以更好地捕捉重要的窄带说话人特征，实验表明，该网络架构比标准的 CNN 在原始波形上更快地收敛并且表现更好。

    Jul, 2018

  • 面向声学生物多样性监测的小型精确卷积神经网络

    通过使用时间索引标签及适当大小的 RF，我们设计出了适用于紧凑低成本设备的小型 CNN 模型，实现了较好的分类性能。

    Dec, 2023