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AUDIO CLASSIFICATION METHOD BASED ON NEURAL NETWORK FOR WAVEFORM INPUT AND ANALYZING APPARATUS

机译:基于神经网络的波形输入和分析装置的音频分类方法

摘要

The sound source classification method based on a neural network model that analyzes a waveform sound source signal includes: receiving, by an analysis device, a sound source signal in a waveform form, inputting the sound source signal to a neural network model by the analysis device, and the analysis device by the neural network model. And classifying the sound source signal based on the output information. The neural network model includes a plurality of convolution blocks, the convolution block includes a one-dimensional convolution layer and a pooling layer, and the size of a filter in the convolution layer is 2 samples or 3 samples.
机译:基于神经网络模型的声源分类方法分析波形声源信号包括:通过分析装置接收波形形式的声源信号,通过分析装置将声音源信号输入到神经网络模型和神经网络模型的分析装置。并根据输出信息对声源信号进行分类。神经网络模型包括多个卷积块,卷积块包括一维卷积层和汇集层,并且卷积层中的滤波器的尺寸是2个样本或3个样本。

著录项

  • 公开/公告号KR20210046416A

    专利类型

  • 公开/公告日2021-04-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 한국과학기술원;

    申请/专利号KR1020190130087

  • 发明设计人 남주한;이종필;김태준;

    申请日2019-10-18

  • 分类号G10L25/30;G06N3/02;G10L21/0272;G10L25/15;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 18:28:53

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