手机知网 App
24小时专家级知识服务
打 开
教育理论与教育管理
手机知网首页
文献检索
期刊
工具书
图书
我的知网
充值中心
基于特征融合与RCB-EffcientNet网络的校园安全声检测方法
桂林理工大学计算机科学与工程学院;
桂林电子科技大学信息与通信学院
|
孙凯玮
王玫
阚瑞祥
刘鑫
仇洪冰
林桂耀
开通知网号
声音分类技术在校园事件监测中至关重要。然而,声音识别领域存在诸多挑战,如特征提取方法的适配性不足、现有方法难以平衡学习、理解能力与模型复杂度之间的关系等。为解决这些问题,文中提出一种基于LM-H声学特征和RCB-EfficientNet模型的改进算法...
机 构:
桂林理工大学计算机科学与工程学院;
桂林电子科技大学信息与通信学院;
领 域:
教育理论与教育管理;
电信技术;
关键词:
声音分类;
特征融合;
校园异常声;
声学特征;
轻量化;
注意力模块;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
(需下载客户端)
0
144
开通会员更优惠,尊享更多权益
下载PDF版
手机阅读本文
下载APP 手机查看本文
现代电子技术
2025年07期
立即查看 >
相似文献
期刊
硕士
博士
会议
报纸
加载中
更多
暂无数据
图书推荐
更多
相关工具书
更多
搜 索