Att lära sig akustiska modeller direkt från rå vågformsdata med minimal bearbetning är en utmaning. Nuvarande vågformsbaserade modeller har i allmänhet använt mycket få (-2) konvolutionella skikt, vilket kan vara otillräckligt för att bygga hög nivå discriminativa egenskaper. I detta arbete föreslår vi mycket djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) som direkt använder tid-domänvågformer som ingångar. Våra CNN, med upp till 34 viktlager, är effektiva för att optimera över mycket långa sekvenser (t.ex. vektor av storlek 32000), nödvändiga för att bearbeta akustiska vågformer. Detta uppnås genom batch normalisering, restinlärning, och en noggrann design av nedsampling i de ursprungliga skikten. Våra nätverk är helt konvolutionella, utan användning av fullt anslutna lager och avhopp, för att maximera representation lärande. Vi använder ett stort mottagligt fält i det första konvolutionslagret för att härma bandpassfilter, men mycket små mottagliga fält senare för att kontrollera modellens kapacitet. Vi demonstrerar prestandavinsterna med de djupare modellerna. Vår utvärdering visar att CNN med 18 viktlager överträffar CNN med 3 viktlager med över 15% i absolut noggrannhet för en miljöljudigenkänningsuppgift och är konkurrenskraftig med prestandan hos modeller med hjälp av log-mel funktioner.
Den modell som föreslogs i REF bestod av ett mycket djupt fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk med högst 34 lager.
Very deep convolutional neural networks for raw waveforms
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}