Resumen

El reconocimiento de escenas de audio es una tarea que permite a los dispositivos comprender su entorno a través del análisis digital del audio. Pertenece a una rama del campo de la escena auditiva informática. En la actualidad, esta tecnología se ha utilizado ampliamente en dispositivos portátiles inteligentes, servicios de detección de robots y otros escenarios de aplicación. Con el fin de explorar la aplicabilidad de la tecnología de aprendizaje automático en el campo del reconocimiento de escenas de audio digital, se propone un método de reconocimiento de escenas de audio basado en el procesamiento de audio optimizado y una red neuronal convolucional. En primer lugar, a diferencia del método tradicional de extracción de características de audio que utiliza coeficientes cepstrales de mel-frecuencia, el método propuesto utiliza representación binaural y un método de separación de fuentes armónicas y percusivas para optimizar el audio original y extraer las características correspondientes, de modo que el sistema pueda aprovechar las características espaciales de la escena y luego mejorar la precisión de reconocimiento. Luego, se diseña e implement

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Reconocimiento de escenas de audio; Análisis de audio digital; Tecnología de aprendizaje automático; Red neuronal convolucional; Representación binaural; Estructura VGGNet
• Keywords:Audio scene recognition; Digital audio analysis; Machine learning technology; Convolutional neural network; Binaural representation; VGGNet structure