目前民族樂(lè)器板材振動(dòng)信號(hào)識(shí)別算法存在特征提取復(fù)雜且耗時(shí)長(zhǎng)等缺點(diǎn),針對(duì)此問(wèn)題,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的木材振動(dòng)信號(hào)分類識(shí)別算法,實(shí)現(xiàn)了樂(lè)器板材優(yōu)劣的判別。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將特征提取和分類過(guò)程結(jié)合來(lái)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,具有識(shí)別度高、魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)。首先重點(diǎn)分析和討論了提取木材振動(dòng)信號(hào)的語(yǔ)譜圖特征,然后應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合網(wǎng)格搜索的方法進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。為了防止過(guò)擬合,還應(yīng)用了Re LU和dropout等新技術(shù),得到最終分類結(jié)果。實(shí)驗(yàn)證明,測(cè)試樣本準(zhǔn)確率達(dá)到96%,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。該方法可減小人工測(cè)量的誤差,加快板材的選取時(shí)間,為民族樂(lè)器制造領(lǐng)域的選材提供了一種更加實(shí)用的方法。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2019,36(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
    1.1 卷積層
    1.2 池化層
    1.3 全連接層
    1.4 其他常用層
2 特征提取
3 實(shí)驗(yàn)方法與結(jié)果分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)聲音樣本集及實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    3.2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        3.2.1 基于網(wǎng)格搜索的CNN模型調(diào)整
        3.2.2 不同CNN結(jié)構(gòu)對(duì)比實(shí)驗(yàn)
4 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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