计算机应用

作者：杨磊, 赵红东

单位：河北工业大学 电子信息工程学院, 天津 300300

关键词：环境声音识别,深度神经网络,D-S证据理论,梅尔倒谱系数

基金：光电信息控制和安全技术重点实验室基金资助项目（614210701041705）。

针对传统卷积神经网络（CNN）模型存在大量冗余参数的问题，提出了两个基于SqueezeNet核心结构Fire模块的轻量级网络模型Fnet1和Fnet2。之后结合移动端分布式数据采集和处理的特点，在Fnet2模型基础上，依据Dempster-Shafer（D-S）证据理论将Fnet2与深度神经网络（DNN）融合，提出新的网络模型FnetDNN。首先，建立一个具有四层卷积层的神经网络Cent作为基准，以梅尔倒谱系数（MFCC）作为特征输入来对比分析Fnet1、Fnet2和Cent的网络结构特点、计算量、卷积核参数数量及识别准确率，结论是Fnet1仅使用Cnet参数数量的10.3%就可达到86.7%的分类准确率；然后，将MFCC与全局特征向量输入到FnetDNN模型中，使得该模型的识别准确率提高到了94.4%。实验结果表明，Fnet网络模型不仅可以压缩冗余参数，还可以与其他网络相融合，具备模型扩展能力。

来源：2020年第11期

《计算机应用》期刊编辑部

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