吉林大学学报(理学版) ›› 2025, Vol. 63 ›› Issue (4): 1143-1149.
冯宇轩, 刘玲文, 付海涛, 朱丽
收稿日期:2023-12-29
出版日期:2025-07-26
发布日期:2025-07-26
通讯作者:
朱丽
E-mail:zhuli@jlau.edu.cn
FENG Yuxuan, LIU Lingwen, FU Haitao, ZHU Li
Received:2023-12-29
Online:2025-07-26
Published:2025-07-26
摘要: 针对样本稀缺条件下声学特征提取不充分的问题, 提出一种基于通道和空间压缩的小样本声音事件检测方法. 该方法通过构建双压缩注意力机制, 在通道维度进行特征筛选, 在空间维度实现特征聚焦, 有效提升了原型网络在小样本场景下的特征判别能力. 实验结果表明, 该方法在数据集DCASE(detection and classification of acoustic scenes and events)上的F1达66.84%, 相比原型网络方法提升4.11个百分点, 为野生动物监测和生态环境评估等实际应用提供了更可靠的技术支持.
中图分类号:
冯宇轩, 刘玲文, 付海涛, 朱丽. 结合通道与空间注意力机制的声音事件检测方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2025, 63(4): 1143-1149.
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