【摘 要】
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声学场景分类（ASC）是一项与机器听觉领域相关的任务,其重要作用是识别和分类描述场景位置的预定义标签中的音频数据。在大多数先进的ASC算法中,手工特征和单尺度深度特征被用作后端分类器的输入。由于音频信号的噪声特性以及每一类声学场景的时频特性变化很大,这些特征不能有效地表示不同声学场景之间的特征差异。因此,尽管许多研究者做出了很大的努力,但ASC的任务仍然具有挑战性,仍然是一个有待解决的问题。受多尺
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声学场景分类（ASC）是一项与机器听觉领域相关的任务,其重要作用是识别和分类描述场景位置的预定义标签中的音频数据。在大多数先进的ASC算法中,手工特征和单尺度深度特征被用作后端分类器的输入。由于音频信号的噪声特性以及每一类声学场景的时频特性变化很大,这些特征不能有效地表示不同声学场景之间的特征差异。因此,尽管许多研究者做出了很大的努力,但ASC的任务仍然具有挑战性,仍然是一个有待解决的问题。受多尺度深度特征在计算机视觉领域取得成功的启发,本文提出了一种基于卷积神经网络（CNNs）的多尺度深度特征融合方法。我们在声学场景和事件检测与分类挑战赛（DCASE）的两个官方数据集（即DCASE 2019和DCASE 2017）上使用多个先进的ASC模型进行实验。DCASE 2019和DCASE 2017数据集都公开用于研究目的和竞争挑战,分别包括10类和15类声场景。这两个数据集总共有57小时的录音,包括室内和室外环境场景,如城市、公共汽车、海滩、火车、机场、森林小径等。论文方法首先从每个音频样本中提取Mel倒谱系数（MFCC）的声学特征,然后输入两个不同结构的CNN。然后,将两个CNN生成的多尺度深度特征串接起来,输入全连接层,得到分类结果。与基线系统相比,论文方法在DCASE-2019和DCASE-2017数据集的分类精度分别提高了11%和9%。
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