Abstract-Förmågan hos djupa konvolutionala neurala nätverk (CNN) att lära sig discriminativa spektrotemporala mönster gör dem väl lämpade för miljöljud klassificering. Den relativa bristen på märkta uppgifter har dock hindrat utnyttjandet av denna familj av modeller med hög kapacitet. Denna studie har två primära bidrag: för det första föreslår vi en djup konvolutionell neural nätverksstruktur för miljöljud klassificering. För det andra föreslår vi användning av ljuddataförstärkning för att övervinna problemet med databrist och undersöka inverkan av olika förstärkningar på prestandan hos den föreslagna CNN-arkitekturen. I kombination med dataförstärkning producerar den föreslagna modellen toppmoderna resultat för miljösund klassificering. Vi visar att den förbättrade prestandan härrör från kombinationen av en djup, hög kapacitet modell och en förstärkt utbildning set: denna kombination överträffar både den föreslagna CNN utan förstärkning och en "shallow" ordbok lärande modell med förstärkning. Slutligen undersöker vi hur varje förstärkning påverkar modellens klassificeringsnoggrannhet för varje klass och observerar att noggrannheten för varje klass påverkas olika av varje förstärkning, vilket tyder på att modellens prestanda kan förbättras ytterligare genom att tillämpa klassvillkorad dataförstärkning. Index Terms-Miljö ljudklassificering, djupa konvolutionella neurala nätverk, djupt lärande, urban ljud dataset.
I REF behandlades bristen på data för utbildning av ett djup CNN med dataförstärkningsteknik för ljudsignaler.
Deep Convolutional Neural Networks and Data Augmentation for Environmental Sound Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}