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基于多层GRU模型的城市声音识别

张志  刘振宇  冯婷婷  朱涛  
【摘要】:近年来,随着人工智能的发展,运用神经网络进行图像分类和文本分析已经取得了成功,在声音信息检索领域,神经网络同样能够进行语音识别。为了开发一种高识别率的模型对声音进行特征抽取和识别,实验使用最大的城市声音数据集UrbanSound8K,在不使用数据扩充的前提下,通过梅尔频率倒谱系数(MFCC)从原始音频中抽取特征,并筛选特征,构造多层门控循环单元(GRU)模型进行训练,并测试最优准确率的模型层数。实验结果表明,使用7层GRU模型可以极大地提高城市声音识别的准确性,并且收敛速度很快,准确率高达93.1%。未来实验中使用具有高准确率的声音识别模型可以为嘈杂音频声音的分离提供有利帮助。

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