基于改进EfficientNet 的煤矸音频分类方法
工矿自动化 宋庆军 焦守悦 姜海燕 宋庆辉 郝文超
摘要：针对煤矸音频特征提取过程中设备运行噪声干扰严重及单一提取方法易导致信息丢失的问题，提出了一种基于改进EfficientNet 的煤矸音频分类方法。采用基于Mel 频谱和Gammatone 倒谱系数的特征提取方法，有效捕捉矸石声音中的低频信息和细节特征。选择EfficientNet−B0 作为骨干网络，并对其进行以下改进：将原有的多尺度通道注意力模块换成卷积块注意力模块，得到卷积注意力特征融合（CAFF）模块，通过网络自学习为不同空间位置的特征分配不同的权重信息，生成新的有效特征；在原有的MBConv 模块中并行嵌入频域通道注意力（FCA）模块，加强特征图的表达能力，从而提高整个网络的性能。（剩余513字）