PofoliaPofolia ile paylaşıldı

· 2017

Büyük ölçekli ses sınıflandırması için CNN mimarileri

CNN architectures for large-scale audio classification

Shawn Hershey, Sourish Chaudhuri, Daniel P. W. Ellis, Jort F. Gemmeke ve diğerleri

Kısa özet

Görüntü sınıflandırmasından uyarlanan Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), 70 milyon eğitim videosunu içeren devasa bir ses sınıflandırma görevinde güçlü performans gösteriyor.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Görüntü sınıflandırması için tasarlanan CNN'ler, büyük ölçekli ses sınıflandırmasında etkilidir.
  • Test edilen mimariler arasında DNN'ler, AlexNet, VGG, Inception ve ResNet bulunmaktadır.
  • Performans, daha büyük eğitim setleri ve etiket kelime dağarcıkları ile bir noktaya kadar iyileşir.
  • CNN sınıflandırıcılarından elde edilen gömmeler, Audio Set AED görevinde ham özelliklerden daha iyi performans gösterir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Convolutional Neural Networks (CNNs) have proven very effective in image classification and show promise for audio. We use various CNN architectures to classify the soundtracks of a dataset of 70M training videos (5.24 million hours) with 30,871 video-level labels. We examine fully connected Deep Neural Networks (DNNs), AlexNet [1], VGG [2], Inception [3], and ResNet [4]. We investigate varying the size of both training set and label vocabulary, finding that analogs of the CNNs used in image classification do well on our audio classification task, and larger training and label sets help up to a point. A model using embeddings from these classifiers does much better than raw features on the Audio Set [5] Acoustic Event Detection (AED) classification task.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2017 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Google Play'den indir App Store'dan indir

Benzer makaleler

Alan: Sinyal İşleme

Signal ProcessingComputer Science