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J-GLOBAL ID：202102288734119347   整理番号：21A0400316

変形可能特徴マップ残差ネットワークは,都市音声認識のために使用される。【JST・京大機械翻訳】

Deformable Feature Map Residual Network for Urban Sound Recognition

著者 (3件)： Liu Fuling (光電技術及系統教育部重点実験室 重慶 400030;重慶大学光電工程学院 重慶 400030) ,  Li Weihong (光電技術及系統教育部重点実験室 重慶 400030;重慶大学光電工程学院 重慶 400030) ,  Gong Weiguo (光電技術及系統教育部重点実験室 重慶 400030;重慶大学光電工程学院 重慶 400030)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 32  号： 11  ページ： 1853-1862  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 都市音声認識における時間-周波数画像特徴抽出の困難さに照準を定めて,本論文は,変形可能特性グラフ残差ネットワークを,都市音声認識のために提案した。最初に,変形可能特性グラフの残差モジュールを設計し,オフセット層とロール積層を含む。オフセット層は入力特徴グラフの画素をシフトし、シフト後の特徴マップは快速接続と巻き積層によって抽出した特徴マップを重ね、ネットワークを関心のある特徴図区域サンプリングに集中させ、下位ネットワークにシフト後の特徴図情報を転送する。次に,変形可能畳込み残差ネットワークを設計した。最後に、このネットワーク抽出の特徴を都市音声のメルケプストラム係数に融合し、圧縮励起モジュールの重校正後に全連結層分類を入力した。都市音声データセットに関する実験結果は,畳込みニューラルネットワークと比較して,提案方法が都市音声認識精度を5%以上改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *音声認識 ,  畳込み ,  励起 ,  *ネットワーク ,  *残差 ,  *都市 ,  画素
準シソーラス用語： 認識精度 ,  *特徴マップ ,  メルケプストラム ,  画像特徴抽出 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 特徴マップ ,  残差 ,  都市 ,  音声認識