Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 107,310,368

 Acoustic Scene Classification with Mismatched Devices Using CliqueNets and Mixup Data Augmentation
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Truc Nguyen, Franz Pernkopf
Nơi đăng: Interspeech; Số: xxx;Từ->đến trang: xxx;Năm: 2019
Lĩnh vực: Khoa học công nghệ; Loại: Báo cáo; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
Deep learning (DL) is key for the recent boost of acoustic scene classification (ASC) performance. Especially, convolutional neural networks (CNNs) are widely adopted with affirmed success. However, models are large and cumbersome, i.e. they have many layers, parallel branches or large ensemble of individual models. In this paper, we propose a resource-efficient model using CliqueNets for feature learning and a mixture-of-experts (MoEs) layer. CliqueNets are a recurrent feedback structure enabling feature refinement by the alternate propagation between constructed loop layers. In addition, we use mixup data augmentation to construct adversarial training examples. It is used for balancing the dataset of DCASE 2018 task 1B over the recordings of the mismatched devices A, B and C. This prevents over-fitting on the dataset of Device A, caused by the gap of data amount between the different recording devices. Experimental results show that the proposed model achieves 64.7% average classification accuracy for Device C and B, and 70.0% for Device A with less than one million of parameters.
[ 2022\2022m09d05_9_17_333002.pdf ]
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn