基于数据增广的声学场景分类

摘要

声学场景分类是计算机听觉领域的热点方向之一,相比计算机视觉,特定场景下音频数据的收集和标注成本相对较高,如何利用有限的声学场景音频获得较高的分类准确率成为当前研究的重点内容.利用深度学习技术,结合轻量化网络模型mobilenetv2以及Mel声谱特征,基于城市场景分类数据集(urbansound8k)对三种数据增广技术SpecAugment、Mixup以及Cutmix进行全面的消融实验,结果表明:Cutmix增广技术将基线结果提升了0.71％,单独的Mixup以及SpecAugment增广技术对分类结果起抑制效果,SpecAugment结合Cutmix增广技术获得了最优的测试结果,分类准确率达到97.097％;其次对比最优方案下各类标签的F1分数和T-SNE降维分布图发现,二者具有很好的对应关系,表明T-SNE技术适用于Mel声谱特征的降维及分布观测.