一种基于双重数据增强策略的音频分类方法

作者：张晓龙; 周迅; 边小勇; 李波; 何新宇; 甘浩旻

来源：2019-09-25, 中国, ZL201910911637.9.

本发明公开了一种基于双重数据增强策略的音频分类方法。本发明的方法是：首先对原始音频文件使用旋转、调音、变调、加噪共四种传统音频增强方法进行初次音频数据增强；然后将初次增强音频数据转化为语谱图；再通过随机替换均值对语谱图数据进行二次的数据增强；输入双重数据增强的数据到Inception-Resnet-V2神经网络进行训练,完成特征提取工作；最后通过xgboost分类器对提取到的高层特征进行训练,完成最终音频分类工作。本方法在传统音频增强的基础上添加了对谱图的数据增强,双重数据增强可直接提高训练精度,在测试过程中表现出3％的精确率提升,可广泛应用于环境声分类与声纹识别任务。

• 出版日期2019-9-25
• 单位武汉科技大学