【摘 要】
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近年来,以卷积神经网络(CNN)为基础的深度学习网络模型在各种音频分析任务中取得了巨大成功。本文采用不同CNN结构的深度模型对大规模水下鲸鱼叫声进行分类识别并且比较模型
【机 构】
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92859部队; 国防科技大学地球信息科学与工程系; 东南大学信息科学与工程学院;
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近年来,以卷积神经网络(CNN)为基础的深度学习网络模型在各种音频分析任务中取得了巨大成功。本文采用不同CNN结构的深度模型对大规模水下鲸鱼叫声进行分类识别并且比较模型性能。在深度神经网络模型的基础上,提取不同海域、不同种群的鲸鱼叫声特征的高层次抽象表征,以实现准确的分类,该方法优于传统的基于专家知识的人工特征分类方法。本文利用鲸鱼携带的音频传感器在不同位置记录的大规模开源声学数据集,采用四种当前主流的CNN结构模型进行性能比较。实验结果表明,CNN结构显著地提高了鲸鱼叫声分类的准确性,其精度和计算效率受CNN结构模型影响,其中Xception模型是四种CNN结构中性能最佳的,而采用模型集成的方法可以进一步提高模型识别的准确性。
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