正交約束型SincNet可微分前端及在音頻分類中的應(yīng)用
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：370 K
標(biāo)簽： 可微分前端 正交卷積 SincNet
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文檔介紹：在音頻場景分類任務(wù)中，現(xiàn)有端到端模型中特征建模層學(xué)習(xí)過程存在缺乏約束、學(xué)習(xí)結(jié)果缺乏直觀解釋以及僅適用于特定的后端分類模型等缺點。因此，以SincNet可微分前端為基礎(chǔ)，引入正交約束提高其求解效率，同時提高所得可微分前端的可解釋性，并使其能提高多種后端網(wǎng)絡(luò)的分類性能。提出的這種新型可微分前端命名為正交約束型SincNet(OrthSincNet)。研究發(fā)現(xiàn)，OrthSincNet卷積核對應(yīng)的頻譜既具有類似于梅爾濾波器的形態(tài)，又可提高分類效果。在UrbanSound8K官方評測數(shù)據(jù)集上的實驗表明，相對于常用的梅爾頻譜前端，OrthSincNet改進(jìn)了6種后端分類網(wǎng)絡(luò)的性能，分類準(zhǔn)確率平均提高了2.2%。
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