Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
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: 111,200,319
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;
S
ố:
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