Advertisement

声音分类_UrbanSound-Classification:基于神经网络的方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目运用深度学习技术，专注于城市环境下的声音分类问题，通过构建高效神经网络模型，实现对复杂音频数据的精准分析与识别。 数据集8732标记了以下10类城市声音的声音摘录（≤ 4秒）：空调、汽车喇叭声、儿童游戏、狗叫声、钻探噪音、引擎怠速运转声音、枪响、手提凿岩机工作声、警笛声和街头音乐。使用开源库完成特征提取，其中Librosa允许加载音频文件，提取特征并生成波形图等操作。我们将研究标准的多感知器模型以及卷积网络和递归网络，并采用一个提供高级神经网络API的技术栈来实现这些模型。 未来计划尝试的时间卷积网络（TCN）基于因果卷积概念构建。因果仅表示在时间步t处的过滤器只能看到不迟于t的输入信息。使用膨胀卷积的目的在于以更少的参数和层获取更大的接收场，从而提高效率。TCN还采用残差块设计：将两个膨胀卷积层堆叠在一起，并把最终卷积的结果加回到输入中得到该块输出。 要求如下： - librosa == 0.6.0 - pandas==0.20.3 - keras==2

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 声音分类_UrbanSound-Classification:基于神经网络的方法
    优质
    本项目运用深度学习技术，专注于城市环境下的声音分类问题，通过构建高效神经网络模型，实现对复杂音频数据的精准分析与识别。 数据集8732标记了以下10类城市声音的声音摘录（≤ 4秒）：空调、汽车喇叭声、儿童游戏、狗叫声、钻探噪音、引擎怠速运转声音、枪响、手提凿岩机工作声、警笛声和街头音乐。使用开源库完成特征提取，其中Librosa允许加载音频文件，提取特征并生成波形图等操作。我们将研究标准的多感知器模型以及卷积网络和递归网络，并采用一个提供高级神经网络API的技术栈来实现这些模型。 未来计划尝试的时间卷积网络（TCN）基于因果卷积概念构建。因果仅表示在时间步t处的过滤器只能看到不迟于t的输入信息。使用膨胀卷积的目的在于以更少的参数和层获取更大的接收场，从而提高效率。TCN还采用残差块设计：将两个膨胀卷积层堆叠在一起，并把最终卷积的结果加回到输入中得到该块输出。 要求如下： - librosa == 0.6.0 - pandas==0.20.3 - keras==2
     
  • 基于深度神经网络的稳健声音事件分类方法
    优质
    本研究提出了一种基于深度神经网络的声音事件分类方法，旨在提高在噪声环境下的声音识别准确率和鲁棒性。通过优化模型架构和训练策略，该方法能有效应对各种复杂场景，为智能声学处理提供可靠支持。 近年来，深度神经网络（Deep Neural Networks）在稳健的声音事件分类任务中的应用成为了热门的研究方向之一。随着机器学习与人类听觉系统计算模型的最新进展，该领域受到了越来越多的关注。 声音事件分类是指在真实世界的嘈杂环境中识别特定声音的能力，这是一项极具挑战性的任务。传统的方法通常借鉴语音识别领域的技术来解决这一问题，例如利用mel频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients）等特征进行处理。然而，在噪音较大的环境下，这些方法的效果往往不尽如人意。 本段落介绍了一种新的声音事件分类框架，该框架对比了基于听觉图像前端特征和频谱图象前端特征的性能，并采用支持向量机（Support Vector Machine）及深度神经网络作为分类器进行评估。在不同噪声污染水平下进行了测试，并与当前最先进的技术进行了比较。 生物启发式方法是这一领域的一个重要研究方向，Richard F. Lyon于2010年发表的一篇文章中提出了机器听觉的概念，主张通过模仿人类听觉系统来提高机器的感知能力。实际上，在此之后他和他的团队也取得了不少相关成果。 深度神经网络在声音事件分类任务中的应用具有诸多优势：它能够学习复杂的特征表示形式以提升分类精度；具备较强的噪声抵抗性能从而保证系统的稳定性；并且可以与其他算法结合使用进一步优化系统表现。 未来的研究中，我们可以通过扩展该框架使其能识别更多种类的声音事件（如音乐、动物叫声等），还可以尝试引入其他机器学习方法（例如卷积神经网络和递归神经网络）以提高分类精度与效率。本段落所提出基于深度神经网络的声音事件分类框架展现了高准确度及鲁棒性，适用于自动监控、机器听觉以及听觉场景理解等多个领域。
     
  • 基于神经网络的EEG分类方法
    优质
    本研究提出了一种基于神经网络技术的新型脑电图（EEG）信号分类方法，旨在提高对复杂脑电信号的理解和分析能力。通过优化模型架构与参数调整，该方法能够更准确地识别不同类型的脑电活动模式，为癫痫、睡眠障碍等神经系统疾病的诊断提供有力支持。 基于脑电分类的深度学习是一个利用深度学习技术实现脑电信号分类的研究项目。更多详细信息请参阅此项目中的文件“基于深度学习的脑电信号分析和命令识别研究”.pdf。
     
  • 基于RBF神经网络的Iris分类方法
    优质
    本研究提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的Iris植物分类算法，有效提升了多类别数据集中的模式识别精度。 使用RBF神经网络对iris数据集进行分类，并包含对该数据集的分析。
     
  • 基于BP神经网络的酒分类方法
    优质
    本研究提出了一种利用BP（反向传播）神经网络技术对不同类型的酒进行分类的方法。通过训练模型识别并区分各种酒类特征，实现了高效准确的酒品分类。此方法在食品质量控制和个性化推荐系统中具有广泛应用前景。 使用BP神经网络实现酒的分类是一个MATLAB程序。通过BP神经网络来完成对酒的分类任务。
     
  • 句子分类：基于神经网络的方法
    优质
    本研究探讨了利用神经网络技术进行句子分类的有效方法，通过深度学习模型提高自然语言处理任务中的准确性与效率。 该项目的目标是根据类型对句子进行分类： - 陈述（陈述句） - 问题（疑问句） - 感叹号（感叹句） - 命令（命令句） 以上每个广泛的句子类别都可以进一步细化，这些网络和脚本的设计方式应该可以扩展，以支持其他类型的句子分类。 它是为了应用开发而设计的，并且附带了有关构建实用应用程序所需神经网络的信息。 请随意提交代码更新或改进！ 安装步骤： 如果您有GPU，请先安装CUDA和CuDNN（根据您选择的操作系统）； 然后按照以下要求进行操作：在Python 3环境下，确保不要使用python2.x版本。 ```sh pip3 install -r requirements.txt --user ``` 执行命令如下： - 使用预训练模型： ```sh python3 sentence_cnn_save.py modelscnn ``` - 构建自己的模型： ```sh python3 sentence_cnn_save.py models ```
     
  • 基于BP神经网络的蚊子分类方法
    优质
    本研究提出了一种利用BP（反向传播）神经网络进行蚊子分类的方法。通过训练神经网络识别蚊子的不同特征，实现高效准确的分类。这种方法在昆虫学和疾病防控中具有重要应用价值。 基于MATLAB的BP神经网络用于二分类问题，以蚊子分类为例。实验包括了相关代码以及运行结果。
     
  • 基于神经网络的鸢尾花分类方法
    优质
    本研究提出了一种新颖的神经网络模型，专门用于改进鸢尾花数据集上的分类精度。通过优化算法和结构创新，该方法在识别不同种类鸢尾花方面表现出卓越性能，为机器学习中的模式识别提供了新视角。 使用神经网络实现鸢尾花分类。
     
  • 基于神经网络的鸢尾花分类方法
    优质
    本研究提出了一种基于神经网络技术的新型鸢尾花分类模型，通过深度学习算法优化分类准确性，为模式识别领域提供了新的思路和实践案例。 使用PyTorch实现的神经网络用于鸢尾花分类，并附带了基于 PyQt 的预测可视化界面。
     
  • EMNIST分类：基于卷积神经网络的方法
    优质
    本文介绍了一种利用卷积神经网络进行EMNIST数据集分类的方法，展示了该模型在手写字符识别中的高效性和准确性。 使用卷积神经网络对EMNIST数字进行分类。