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基于半监督学习的声音事件分类与检测方法研究

基于半监督学习的声音事件分类与检测方法研究

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作者：梁芸浩上海师范大学

学位级别：硕士

声音事件检测（Sound Event Detection,SED）是音频环境监测、智能家居、智能辅助驾驶等应用领域的关键性技术,是近年来智能语音信号处理的研究热点之一。随着深度学习技术的发展与大数据时代的到来,利用深度神经网络对声音事件检测系... 详细信息

声音事件检测（Sound Event Detection,SED）是音频环境监测、智能家居、智能辅助驾驶等应用领域的关键性技术,是近年来智能语音信号处理的研究热点之一。随着深度学习技术的发展与大数据时代的到来,利用深度神经网络对声音事件检测系统建模已经成为众多研究学者们的关注重点,建立轻量化、智能化的声音事件检测系统具有迫切需求和重要意义。当前,虽然声音事件检测已经取得重大进展,但仍然在以下几个方面存在着困难与挑战:（1）在带有时间戳的强标签数据严重缺乏的情况下,如何利用少量弱标签数据以及大量无标签数据进行建模学习;（2）从复杂多变环境中采集的音频数据,多数情况下存在事件重叠与噪声干扰的情况,如何建立一个准确性、鲁棒性较高的检测系统存在着挑战;（3）随着应用场景的多样性,对模型复杂度提出了较高的要求,如何建立轻量化的声音事件检测系统也是当前面临的重要问题之一。本文主要针对上述三个难点展开详细研究,主要包括以下四个创新点:（1）构建基于卷积循环神经网络模型的教师-学生（Teacher-Student）半监督学习框架,充分利用强标签数据、弱标签数据与大量无标签数据训练模型,有效解决标签数据匮乏的问题;（2）通过建立复杂教师模型（Teacher）指导轻量化学生模型（Student）训练的策略,在测试阶段通过学生模型进行推断,减轻了模型复杂度;（3）创新性提出通过基于目标事件的深度特征蒸馏方法、自适应聚焦学习、多阶段模型训练策略以及后处理等技术提高复杂场景下检测系统的性能,同时提高了模型训练的效率;（4）创新性提出语音分离技术辅助声音事件检测系统建模的方法,通过使用分离数据与混合数据联合调整训练模型的方式,有效解决事件重叠与背景噪声干扰对系统建模带来的影响。最后,通过基于类区分度的多模型得分融合策略,结合不同模型对各个事件类别的检测性能,优势互补,提高系统整体性能。本文使用DCASE 2019 Task 4和DCASE 2021 Task 4数据集进行相关实验,验证本文所提技术的有效性。结果表明,深度特征蒸馏以及基于自适应聚焦损失函数、后处理等技术对系统性能带来了显著性改善,在DCASE 2019 Task 4集合上,基于教师-学生模型结构的声音事件检测系统在基于事件的F1得分、基于片段的F1得分以及分类F1得分性能指标上分别达到了51.3%,76.7%,83.1%,相比DCASE 2019 Task 4评测第一名分别提高了8.0%,19.6%,9.0%;另外,本文所提出的采用语音分离技术来辅助声音事件检测系统建模方法也带来了较大的性能收益,在DCASE 2021 Task 4数据集上相比基线系统在基于事件的F1得分、PSDS1与PSDS2性能指标上分别提高了4.3%,8.6%,20.9%;此外,本文的基于类区分度的得分融合方法也为声音事件检测系统的性能带来显著提升。综上所述,本文提出基于教师-学生模型结构的声音事件检测系统及其相关技术和基于语音分离技术辅助建模的声音事件检测系统。通过多组相关实验分析所提方法的正确性,同时对所提技术与其他文献的相关技术进行比较,验证本文方法的有效性。在本文最后,对本文所有相关工作进行了总结,并对未来的研究方向与工作内容进行了展望。

关键词：声音事件分类与检测半监督学习特征蒸馏语音分离得分融合

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