用于音频事件检测的高效卷积神经网络
计算机视觉与模式识别
2018-08-17 v1 音频与语音处理
摘要
无线分布式系统，如用于传感器网络、物联网和信息物理系统，对资源效率提出了很高的要求。在网络边缘进行高级数据预处理和分类有助于降低通信需求并减少需要集中处理的数据量。在分布式声学感知领域，高分类率算法与资源受限的嵌入式系统的结合至关重要。不幸的是，用于音频事件检测的算法具有很高的内存和计算需求，不适合在网络边缘执行。本文通过对用于音频事件检测的卷积神经网络进行结构优化来解决这些问题，将内存需求降低了 500 多倍，计算量降低了 2.1 倍，同时性能提升了 9.2%。
引用
@article{arxiv.1709.09888,
title = {Efficient Convolutional Neural Network For Audio Event Detection},
author = {Matthias Meyer and Lukas Cavigelli and Lothar Thiele},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.09888},
year = {2018}
}