基于多深度模型集成的音频场景分类研究

"这篇硕士学位论文探讨了基于多深度模型集成的音频场景分类方法，作者彭凡凡，指导教师郑铁然副教授，来自哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，完成于2017年6月。论文重点研究如何利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），来处理音频场景的复杂时序组合关系，以提高音频场景分类的准确性。" 在音频场景分类（ASC）这一计算机听觉场景分析的关键任务中，系统需要分析音频流的声学特性，以识别对应的具体场景标签，这有助于理解和感知周围环境。与心理学领域对人类感知机制的研究不同，音频场景识别主要依靠先进的信号处理技术和机器学习模型，尤其是深度学习模型。 在传统的音频场景分类中，通常涉及单一场景的特征提取和分类器的选择。然而，随着音频数据采集设备的普及，大量的多样化音频数据被收集，这为开发更复杂、更准确的模型提供了可能。论文中提到的方法采用了Fisher-Yates洗牌算法来打乱帧数组，生成不同的帧组合，以模拟数据的时序复杂性。这种策略有助于创建新的段特征，这些特征可以捕获音频流中的动态变化和模式。 深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），在处理音频数据时表现出强大的能力。CNN能有效地捕捉音频信号的局部和全局特征，通过多层抽象，可以学习到不同层次的表示。在论文中，多深度模型的集成被用作提高分类性能的手段，通过结合多个模型的预测结果，可以减少错误并增强系统的鲁棒性。 论文的研究内容可能包括设计和训练多个CNN模型，每个模型可能有不同的结构或参数，然后使用集成学习策略（如投票或平均）来融合这些模型的输出。这种方法有助于克服单一模型可能出现的过拟合问题，提升整体分类效果。 这篇论文深入研究了如何利用深度学习技术，特别是CNN和集成学习策略，来处理和分析音频场景，以期在音频场景分类任务中实现更高的准确性和泛化能力。通过打乱帧顺序和生成新的段特征，作者探索了复杂时序结构的建模，这在处理动态音频环境时尤为重要。