基于听觉融合特征的多声音事件检测

摘要

为提高多声音事件检测任务的性能，本文深入研究速动压缩非对称谐振器级联CARFAC数字耳蜗模型，并提出了基于听觉融合特征的多声音事件检测方法 .该方法首先利用CARFAC提取混叠声音的神经活动模式图NAP，然后将NAP与GFCC拼接后生成融合听觉特征，并将其送入CRNN神经网络进行全监督学习，以实现对城市声音事件的检测.实验表明，在低信噪比且重叠事件较多的情况下，融合听觉特征较单独的NAP、MFCC以及GFCC等特征具有更好的鲁棒性和多声音事件检测性能.

关键词

数字耳蜗模型 / 神经活动模式 / 融合听觉特征 / 声音事件检测 / 四折交叉验证

基金资助

国家自然科学基金联合基金项目（U1733109）