基于加性间距胶囊网络的家庭活动识别方法研究

摘要

本文研究基于音频的家庭活动识别方法,提出了一种基于加性间距胶囊神经网络识别模型,针对传统胶囊神经网络目标函数仅以输出胶囊模长作为约束的弊端,本文以几何学的视角,在胶囊神经网络结构中加入Transition层,使用Transition层对胶囊单元空间关系进行变基至一维空间,再使用加性间距Softmax作为目标函数,以同类特征变化小,非同类特征差异大作为优化策略构建基于胶囊向量空间关系的目标函数以提高模型分类能力,最后对方法进行试验,采用音频事件对家庭活动进行分类识别.选择声学场景和事件检测与分类(Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events,DCASE) 2018挑战任务5作为数据集,进行分类器构建和测试,最终平均F1分数达到92.3％,优于其他主流方法.