Environmental sound classification using deep learning:包含与研发相关的所有文件 源码

使用深度学习进行环境声音分类 自主机器人是人工智能的一个领域,致力于设计可以执行任务的机器人,而无需任何外部来源的干预。 自主机器人将对我们在家庭,工业和公共场所的生活产生巨大影响。 这些机器人需要了解周围环境以表现出智能行为。 机器人感知周围环境的方式之一就是通过声音。 近年来,机器人的机械控制技术以可观的速度增长。 但是,他们通过听觉场景感知周围环境的能力仍处于起步阶段。 声音场景分类以多种方式补充了基于图像的分类,例如与有限的摄像机视角相比,麦克风本质上是全向的,并且音频信号需要较少的计算资源和较低的带宽。 装有麦克风的机器人可以通过分析来自声源的声音信号来以任何角度聆听并与人类互动,并且可以增强行为和辅助自主机器人的应用领域。 许多研究人员正在研究智能声音识别(ISR)系统,以使机器人能够了解真实的周围环境。 环境声音分类系统的目标是分析人类的听觉意识特征并将这种感知能力嵌入自主机