Abstract-Audio scen klassificering, problemet med att förutsäga klass etiketter av ljudscener, har dragit mycket uppmärksamhet under de senaste åren. Det är dock fortfarande en utmaning och är inte tillräckligt exakt och effektiv. Nyligen har Convolutional Neural Network (CNN)-baserade metoder uppnått bättre prestanda jämfört med traditionella metoder. Icke desto mindre, konventionella enkanals CNN kan misslyckas med att överväga det faktum att ytterligare ledtrådar kan vara inbäddade i flerkanalsinspelningar. I detta dokument undersöker vi användningen av flerkanals CNN för klassificeringsuppgiften, som syftar till att extrahera funktioner från olika kanaler på ett end-to-end sätt. Vi gör utvärderingen jämfört med de konventionella CNN och traditionella Gaussian Blandning Modellbaserade metoder. För att ytterligare förbättra klassificeringsnoggrannheten undersöker man i detta dokument användningen av blandningsmetoden. I korthet tränar mixup neurala nätverket på linjära kombinationer av par av representationen av ljudscen exempel och deras etiketter. Genom att använda mixup-metoden för dataförstärkning kan den nya modellen ge högre förutsägelsenoggrannhet och robusthet i motsats till tidigare modeller, medan generaliseringsfelet också kan minskas på utvärderingsdata.
I papper REF, blandas metoden utforskas för att ge högre förutsägelse noggrannhet och robusthet.
Mixup-Based Acoustic Scene Classification Using Multi-Channel Convolutional Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}