Abstrakt. Miljöljudklassificering (ESC) är ett utmanande problem på grund av ljudens komplexitet. ESK:s resultat är i hög grad beroende av effektiviteten hos de representativa egenskaper som utvinns ur miljöljuden. ESK lider dock ofta av semantiskt irrelevanta ramar och tysta ramar. För att hantera detta använder vi en ram-nivå uppmärksamhet modell för att fokusera på semantiskt relevanta ramar och framträdande ramar. Specifikt föreslår vi först ett konvolutionellt återkommande neuralt nätverk för att lära sig spektro-temporala egenskaper och tidsmässiga korrelationer. Sedan utökar vi vår modell för konvolutionell RNN med en mekanism för uppmärksamhet på ramnivå för att lära oss discriminativa framställningar om ekonomiska och sociala råd. Försök gjordes på datauppsättningarna ESC-50 och ESC-10. Experimentella resultat visade den föreslagna metodens effektivitet och uppnådde den senaste prestandan när det gäller klassificeringsnoggrannhet.
Utvidgningar till CNN-ramverket i form av Convolutional Recurrent Neural Networks (CRNN) har föreslagits.
Attention based Convolutional Recurrent Neural Network for Environmental Sound Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}