基于PANNs-CNN的环境声音分类算法研究及应用

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摘要：环境声音分类（ESC）技术主要涉及声音特征提取和分类器算法的选择。为了探索最佳的特征提取方法和分类器组合，文章对深度学习模型PANNs-CNN进行了研究和分析，对不同的特征提取方法进行了实验对比。实验结果表明，在与同类模型对比中，选用预训练且更深层的CNN模型可以提高ESC的预测性能；Log-Mel特征可以更好地保留声音信号高维度特征及特征相关性，有助于提升模型分类准确率。（剩余6034字）

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