基于特征融合与RCB⁃EffcientNet网络的校园安全声检测方法

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摘  要： 声音分类技术在校园事件监测中至关重要。然而，声音识别领域存在诸多挑战，如特征提取方法的适配性不足、现有方法难以平衡学习、理解能力与模型复杂度之间的关系等。为解决这些问题，文中提出一种基于LM⁃H声学特征和RCB⁃EfficientNet模型的改进算法。从原始音频中提取Log⁃Mel和Hilbert谱图特征，融合为全新的LM⁃H特征来描述校园异常声，并提出轻量化音频分类模型RCB⁃EfficientNet。（剩余11523字）

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