典型文献
正交约束型SincNet可微分前端及在音频分类中的应用
文献摘要：
在音频场景分类任务中,现有端到端模型中特征建模层学习过程存在缺乏约束、学习结果缺乏直观解释以及仅适用于特定的后端分类模型等缺点.因此,以SincNet可微分前端为基础,引入正交约束提高其求解效率,同时提高所得可微分前端的可解释性,并使其能提高多种后端网络的分类性能.提出的这种新型可微分前端命名为正交约束型SincNet(OrthSincNet).研究发现,OrthSincNet卷积核对应的频谱既具有类似于梅尔滤波器的形态,又可提高分类效果.在UrbanSound8K官方评测数据集上的实验表明,相对于常用的梅尔频谱前端,OrthSincNet改进了6种后端分类网络的性能,分类准确率平均提高了2.2％.
文献关键词：
可微分前端;正交卷积;SincNet;端到端分类网络
中图分类号：
作者姓名：
刘伟;孙蒙;张玥;张雄伟
作者机构：
中国人民解放军陆军工程大学,江苏 南京 210007
文献出处：
引用格式：
[1]刘伟;孙蒙;张玥;张雄伟-.正交约束型SincNet可微分前端及在音频分类中的应用)[J].网络安全与数据治理,2022(08):92-98
A类：
可微分前端,音频场景分类,OrthSincNet,UrbanSound8K,正交卷积,端到端分类网络
B类：
正交约束,音频分类,分类任务,端到端模型,特征建模,学习过程,学习结果,分类模型,求解效率,可解释性,后端网,端网络,分类性能,卷积核,核对,滤波器,分类效果,评测数据集,梅尔频谱,分类准确率
AB值：
0.217973
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