基于特征融合與RCB?EffcientNet網(wǎng)絡的校園安全聲檢測方法

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摘  要： 聲音分類技術(shù)在校園事件監(jiān)測中至關(guān)重要。然而，聲音識別領(lǐng)域存在諸多挑戰(zhàn)，如特征提取方法的適配性不足、現(xiàn)有方法難以平衡學習、理解能力與模型復雜度之間的關(guān)系等。為解決這些問題，文中提出一種基于LM?H聲學特征和RCB?EfficientNet模型的改進算法。從原始音頻中提取Log?Mel和Hilbert譜圖特征，融合為全新的LM?H特征來描述校園異常聲，并提出輕量化音頻分類模型RCB?EfficientNet。（剩余11523字）