Miljöljudklassificeringssystem utför ofta inte på ett robust sätt mellan olika ljudklassificeringsuppgifter och ljudsignaler från olika tidsstrukturer. Vi introducerar ett multi-stream konvolutionellt neuralt nätverk med temporal uppmärksamhet som tar itu med dessa problem. Nätverket bygger på tre ingångsströmmar som består av råa ljud- och spektralfunktioner och använder en temporal uppmärksamhetsfunktion som beräknas från energiförändringar över tid. Utbildning och klassificering använder beslutsfusions- och dataförstärkningstekniker som innefattar osäkerhet. Vi utvärderar detta nätverk på tre allmänt använda datauppsättningar för miljöljud och ljudscen klassificering och uppnå nya state-of-the-art prestanda utan några förändringar i nätverksarkitektur eller frontend förbehandling, vilket visar bättre generalisering.
Ett flerströmsnät med tidsmässig uppmärksamhet på ESK:s uppgift föreslogs i Ref.
Multi-stream Network With Temporal Attention For Environmental Sound Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}