Notice bibliographique
Résumé
Urban sound classification has a wide range of applications in noise analysis and monitoring systems. In order to solve the problem of low recognition rate of sound classification model under low signal-to-noise ratio (SNR) conditions, on the basis of traditional sound classification fusion model, this paper proposed a new parallel hybrid model based on MGCC and CNN-BiLSTM fusion by making full use of the anti-noise performance of each feature extraction method. Firstly, Mel-frequency cepstral coefficients and Gammatone frequency cepstral coefficients were extracted from the preprocessed sound signals, and the two sound features were input into the Bi-directional Long Short- Term Memory Network combined with Convolutional neural network (CNN-BiLSTM) model as input to further extract deeper features. And the fusion features were obtained after the fusion of the two features. Finally, the fused features were input into a deep neural network for sound classification and recognition. The experimental results show that the accuracy of the proposed method on the Urbansound 8K dataset and the NoiseX-92 noise database can reach 98.4% and the accuracy on the noise dataset can also reach more than 89.6%. Experimental results show that the proposed method still has high recognition accuracy in low signal-to-noise ratio, and its performance is better than the traditional sound fusion recognition model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».