Miljöljudmärkning är en nyligen föreslagen uppgift att förutsäga förekomsten eller frånvaron av en specifik ljudhändelse i en bit. Djup neurala nätverk (DNN) baserade metoder har framgångsrikt antagits för att förutsäga ljudtaggar i den inhemska ljudscenen. I detta dokument föreslår vi att använda ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att extrahera robusta funktioner från mel-filter banker (MFBs), spektrogram eller till och med råa vågformer för ljud taggning. Gated recidiverande enhet (GRU) baserad recidiverande neurala nätverk (RNN) är sedan kaskad för att modellera den långsiktiga tidsstrukturen av ljudsignalen. För att komplettera inmatningsinformationen är en extra CNN utformad för att lära sig om de rumsliga egenskaperna hos stereoinspelningar. Vi utvärderar våra föreslagna metoder för Task 4 (audio taggning) av detektion och klassificering av akustiska scener och händelser 2016 (DCASE 2016) utmaning. Jämfört med vår senaste DNN-baserade metod kan den föreslagna strukturen minska den lika stora felfrekvensen (EER) från 0,13 till 0,11 på utvecklingssetet. De rumsliga funktionerna kan ytterligare minska EER till 0.10. Prestandan av end-to-end lärande på råa vågformer är också jämförbar. Slutligen, när det gäller utvärderingsuppsättningen, får vi den toppmoderna prestandan med 0,12 EER medan prestandan för det bästa befintliga systemet är 0,15 EER.
Kombinationer av CNN och Recurrent Neural Networks (RNN) Ref har också visat lovande resultat.
Convolutional gated recurrent neural network incorporating spatial features for audio tagging
{'venue': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}