Shallow Convolutional Neural Networks for Acoustic Scene Classification

摘要

最近，深神经的网络，它包括 convolutional 神经网络(CNN ) ，广泛地被用于声学的景色分类(ASC ) 。由一些简化 CNN 在深 CNN 上看了改进的事实激发了，例如视觉几何学组网(VGG 网) ，我们弄明白怎么与改进性能简化 VGG 网风格体系结构到浅 CNN。分享的马克斯和正规化也是的批申请了更好的精确性。与声学的场面和事件(DCASE ) 的察觉和分类上的一系列控制测试， 2016 数据设定，我们的浅 CNN 完成 6.7% 改进，并且把时间复杂性归结为 5% ，与 VGG 网风格 CNN 相比。