基于多路声学特征数据增强的声场景分类方法

摘要

本发明提供基于多路声学特征数据增强的声场景分类方法，其提高了声场景分类用分类器的准确率，同时提高了模型的泛化能力，使其能够以稳定的分类准确率应用在更多的场景中。本发明技术方案中，基于Mixup数据增强方式实现数据增强用特征生成器，同时生成多种声学特征，基于MCNN模型构建了多支路的声场景分类模型，通过多路声学特征并行输入分类器进行分类操作，使得多种声学特征相互补充提高了分类器的分类精度。