Att känna igen akustiska händelser är ett invecklat problem för en maskin och ett framväxande forskningsområde. Djupa neurala nätverk uppnå övertygande resultat och är för närvarande den toppmoderna metoden för många uppgifter. En fördel är deras implicita funktionsinlärning, tvärtemot en explicit funktionsutdragning av ingångssignalen. I detta arbete analyserade vi om mer diskriminerande funktioner kan läras från antingen tid-domänen eller frekvens-domänen representation av ljudsignalen. För detta ändamål utbildade vi flera djupa nätverk med olika arkitekturer på Freiburg-106 och ESC-10 dataset. Våra resultat visar att funktionsinlärning från frekvensdomänen är överlägsen tidsdomänen. Dessutom, dessutom med hjälp av convolution och pooling lager, för att utforska lokala strukturer av ljudsignalen, avsevärt förbättrar igenkänningen prestanda och uppnår state-of-the-art resultat.
Nyligen visade en jämförelse REF av tiden kontra frekvensdomänen för ljudhändelseigenkänning med neurala nätverk de diskriminerande vinsterna av bearbetning av ljud i frekvensdomänen.
Comparing time and frequency domain for audio event recognition using deep learning
{'venue': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}