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基于多组多分辨率特征和小波通道注意力的环境声音分类
1
作者
李军
王子壬
+1 位作者
向彦伯
钮焱
《无线电工程》
2024年第8期1862-1870,共9页
针对目前环境声音分类(Environmental Sound Classification, ESC)方法对音频特征提取中反映的时频维度信息不足的问题,提出基于多组多分辨率特征和小波通道注意力的分类方法。采用多组多分辨率特征组成的多特征作为网络输入,通过多组...
针对目前环境声音分类(Environmental Sound Classification, ESC)方法对音频特征提取中反映的时频维度信息不足的问题,提出基于多组多分辨率特征和小波通道注意力的分类方法。采用多组多分辨率特征组成的多特征作为网络输入,通过多组滤波器,多个频率分辨率,在时间和频率维度上实现数据增强,同时实现信息互补。为了更好地衡量各个通道的重要性,针对一维音频图像特征设计了小波通道注意力模块,采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)将信号的低频子带和高频子带有效结合,得到通道标量,利用Gram-Schmidt正交化方法使网络在信道注意压缩阶段提取的信息多样化,利用长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)网络长时间保存信息,提高学习的长期可靠性。实验结果表明,在ESC-10和ESC-50数据集上的分类准确度分别达到了98.7%和93.6%,取得了较好的效果,为音频特征处理提供了一种新的研究思路。
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关键词
环境声音分类
多组多分辨率特征
小波通道注意力
长短期记忆网络
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职称材料
基于双向椭圆局部二值模式的环境声音分类
被引量：
1
2
作者
李军
王子壬
+1 位作者
董红亮
钮焱
《国外电子测量技术》
北大核心
2023年第8期63-70,共8页
针对目前机器学习算法在环境声音分类准确率不高,训练速度慢的问题,提出了基于双向椭圆局部二值模式的环境声音分类方法。设计了双向椭圆局部二进制模式的音频信号特征提取方法,采用3×5信号邻域增加时长影响,并使用邻域左右两列整...
针对目前机器学习算法在环境声音分类准确率不高,训练速度慢的问题,提出了基于双向椭圆局部二值模式的环境声音分类方法。设计了双向椭圆局部二进制模式的音频信号特征提取方法,采用3×5信号邻域增加时长影响,并使用邻域左右两列整体平均值分别代替椭圆左右顶点像素,减少噪音干扰,提高对噪音的鲁棒性,使用整个邻域的平均值代替中心像素,并采用双向局部特征均衡顺序权重,在上述特征基础上增加VAR算子,反应局部特征差异强度,之后将这些特征与梅尔频率倒谱系数(MFCC)、伽玛频率倒谱系数(GFCC)和色度特征(Chromagram)融合。采用经典机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和k近邻(kNN),结合融合特征,在ESC-10和ESC-50数据集上进行评估,两种数据集的分类准确度分别达到了90.9%和66.7%。
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关键词
环境声音分类
局部二进制模式
特征融合
原文传递
结合PCA的K-means算法在专变用户用电行为分析中的应用
被引量：
9
3
作者
李志海
张春平
+4 位作者
王子壬
侯永刚
严洪翔
周永真
白杨
《电力信息与通信技术》
2018年第12期62-67,共6页
电力行业中通常利用96个负荷采集点来分析用户一天的用电规律。由于负荷采集变量的高维特性,在数据分析中不仅造成了用户用电特性信息的重复,也在很大程度上影响了专变用户日用电规律分析。为此,文章利用主成分分析法(Principal Compone...
电力行业中通常利用96个负荷采集点来分析用户一天的用电规律。由于负荷采集变量的高维特性,在数据分析中不仅造成了用户用电特性信息的重复,也在很大程度上影响了专变用户日用电规律分析。为此,文章利用主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)对采集数据进行降维处理,进而利用K-means聚类算法对专变用户的用电特征进行提取。基于所提算法对某省专变用户数据进行分析,实验结果表明:该省专变用户存在6种用电行为特征,分别为迎晚峰型、价格敏感型、早九晚五型、夜间用电型、用电稳健型、特殊规律型。所得用电行为特征可用于指导客户合理用电,开展节能减排、节能改造等工作。
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关键词
PCA
K-MEANS
用电行为分析
专变用户
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职称材料
题名
基于多组多分辨率特征和小波通道注意力的环境声音分类
1
作者
李军
王子壬
向彦伯
钮焱
机构
湖北工业大学计算机学院
出处
《无线电工程》
2024年第8期1862-1870,共9页
基金
国基自然科学基金(61902116)
湖北省省级教研项目(2020454)。
文摘
针对目前环境声音分类(Environmental Sound Classification, ESC)方法对音频特征提取中反映的时频维度信息不足的问题,提出基于多组多分辨率特征和小波通道注意力的分类方法。采用多组多分辨率特征组成的多特征作为网络输入,通过多组滤波器,多个频率分辨率,在时间和频率维度上实现数据增强,同时实现信息互补。为了更好地衡量各个通道的重要性,针对一维音频图像特征设计了小波通道注意力模块,采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)将信号的低频子带和高频子带有效结合,得到通道标量,利用Gram-Schmidt正交化方法使网络在信道注意压缩阶段提取的信息多样化,利用长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)网络长时间保存信息,提高学习的长期可靠性。实验结果表明,在ESC-10和ESC-50数据集上的分类准确度分别达到了98.7%和93.6%,取得了较好的效果,为音频特征处理提供了一种新的研究思路。
关键词
环境声音分类
多组多分辨率特征
小波通道注意力
长短期记忆网络
Keywords
ESC
multiple groups of multi-resolution features
wavelet channel attention
LSTM network
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于双向椭圆局部二值模式的环境声音分类
被引量：
1
2
作者
李军
王子壬
董红亮
钮焱
机构
湖北工业大学计算机学院
出处
《国外电子测量技术》
北大核心
2023年第8期63-70,共8页
基金
国基自然科学基金(61902116)
湖北省省级教研项目(2020454)资助。
文摘
针对目前机器学习算法在环境声音分类准确率不高,训练速度慢的问题,提出了基于双向椭圆局部二值模式的环境声音分类方法。设计了双向椭圆局部二进制模式的音频信号特征提取方法,采用3×5信号邻域增加时长影响,并使用邻域左右两列整体平均值分别代替椭圆左右顶点像素,减少噪音干扰,提高对噪音的鲁棒性,使用整个邻域的平均值代替中心像素,并采用双向局部特征均衡顺序权重,在上述特征基础上增加VAR算子,反应局部特征差异强度,之后将这些特征与梅尔频率倒谱系数(MFCC)、伽玛频率倒谱系数(GFCC)和色度特征(Chromagram)融合。采用经典机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和k近邻(kNN),结合融合特征,在ESC-10和ESC-50数据集上进行评估,两种数据集的分类准确度分别达到了90.9%和66.7%。
关键词
环境声音分类
局部二进制模式
特征融合
Keywords
environmental sound classification
local binary pattern
feature combination
分类号
TP23 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
结合PCA的K-means算法在专变用户用电行为分析中的应用
被引量：
9
3
作者
李志海
张春平
王子壬
侯永刚
严洪翔
周永真
白杨
机构
南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司)
北明软件有限公司
出处
《电力信息与通信技术》
2018年第12期62-67,共6页
文摘
电力行业中通常利用96个负荷采集点来分析用户一天的用电规律。由于负荷采集变量的高维特性,在数据分析中不仅造成了用户用电特性信息的重复,也在很大程度上影响了专变用户日用电规律分析。为此,文章利用主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)对采集数据进行降维处理,进而利用K-means聚类算法对专变用户的用电特征进行提取。基于所提算法对某省专变用户数据进行分析,实验结果表明:该省专变用户存在6种用电行为特征,分别为迎晚峰型、价格敏感型、早九晚五型、夜间用电型、用电稳健型、特殊规律型。所得用电行为特征可用于指导客户合理用电,开展节能减排、节能改造等工作。
关键词
PCA
K-MEANS
用电行为分析
专变用户
Keywords
principal components analysis
K-means
electricity behavior analysis
private transformer customer
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多组多分辨率特征和小波通道注意力的环境声音分类
李军
王子壬
向彦伯
钮焱
《无线电工程》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于双向椭圆局部二值模式的环境声音分类
李军
王子壬
董红亮
钮焱
《国外电子测量技术》
北大核心
2023
1
原文传递
3
结合PCA的K-means算法在专变用户用电行为分析中的应用
李志海
张春平
王子壬
侯永刚
严洪翔
周永真
白杨
《电力信息与通信技术》
2018
9
下载PDF
职称材料
已选择
0
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