用于飞机噪声监测的卷积神经网络
计算机视觉与模式识别
2018-06-14 v1
摘要
航空旅行是增长最快的交通运输方式之一，然而，飞机噪声对机场周边居民的影响正阻碍其发展。为研究并最终减轻此种噪声的影响，许多机场持续监测周边社区的飞机噪声。噪声监测与分析因飞机并非唯一噪声源而变得复杂。在本工作中，我们表明卷积神经网络非常适合识别非飞机引起的噪声事件这一任务。我们的系统在 900 个手动标注的噪声事件上训练时达到了 0.970 的准确率。我们的训练数据及模型的 TensorFlow 实现可在 https://github.com/neheller/aircraftnoise 获取。
关键词
引用
@article{arxiv.1806.04779,
title = {Convolutional Neural Networks for Aircraft Noise Monitoring},
author = {Nicholas Heller and Derek Anderson and Matt Baker and Brad Juffer and Nikolaos Papanikolopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.04779},
year = {2018}
}
备注
Technical report