I detta dokument föreslår vi en metod för att automatiskt upptäcka olika typer av snarkar ljud med hjälp av bildklassificering convolutional neural network (CNN) deskriptorer extraherade från ljudfil spektrogram. Deskriptorerna, betecknade som djupspektrumfunktioner, härrör från vidarebefordran av spektrogram genom mycket djupa uppgiftsoberoende förtränade CNN. Speciellt, aktiveringar av fullt anslutna lager från två gemensamma bildklassificering CNNs, AlexNet och VGG19, används som funktion vektorer. Dessutom undersöker vi inverkan av olika spektrogramfärgkartor och två CNN-arkitekturer på systemets prestanda. Resultat som presenteras visar att djupspektrum funktioner extraheras från aktiveringar av det andra fullt anslutna lagret av AlexNet med hjälp av en viridis färgkarta är väl lämpade för uppgiften. Denna funktionsutrymme, i kombination med en stödvektor klassificerare, överträffar de mer konventionella kunskapsbaserade funktioner 6 373 akustiska funktioner som används i INTERSPEECH ComParE 2017 Snoring sub-utmaning baslinjesystem. Jämfört med utgångsvärdet ökas oviktat medelvärde från 40,6 % till 44,8 % för utvecklingspartitionen och från 58,5 % till 67,0 % för testpartitionen.
Istället för att lära sig en ny representation från själva ljudet, Amiriparian et al. REF extraherar spektrogram, som de passerar in i nätverk som är utbildade för bildklassificering och använder aktiveringarna av de fullt anslutna skikten som funktioner.
Snore Sound Classification Using Image-Based Deep Spectrum Features.
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}