發(fā)布時(shí)間：2021-11-02 04:16

　　為了探索一種減少訓(xùn)練量并提高精度,且適應(yīng)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)處理方法,以識別鳥鳴為例,基于信息熵以及形態(tài)學(xué)在圖像處理上的應(yīng)用,根據(jù)鳥鳴的間隔性特點(diǎn),提出新的處理方案。利用形態(tài)學(xué)將音頻片段歸類為有效和噪聲信號兩類;使用加權(quán)的方法利用信息熵預(yù)測有效數(shù)據(jù)的分布。仿真結(jié)果表明,形態(tài)學(xué)使數(shù)據(jù)量減少且信息熵處理使單個(gè)數(shù)據(jù)稀疏化并起到濾波作用,在保持精度甚至精度提高的情況下縮短了訓(xùn)練時(shí)間,為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)預(yù)處理的簡化提供了方向。 

【文章來源】：自動(dòng)化與儀器儀表. 2020,(02)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

有效圖像

噪聲圖像

準(zhǔn)確率比較圖


本文編號：3471318