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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.2
- 수록면
- 1,227 - 1,232 (6page)
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Recent work has demonstrated the end-to-end learning using a convolutional neural network (CNN) is sucessfully used in various kinds of deep learning tasks. Deep convolutional neural network (DCNNs) usually have high variance due to their high capacity and flexibility. Bootstrap aggregating (bagging) with CNN models has been widedly used in image classification for its effectiveness. CNN approach has been applied to audio signals, using 1- D convolutional layer that takes raw waveforms as input as well, but ensemble methods are not fully explored yet. In this paper, we improve the model performance for urban sound classification by adopting SENets, which is state-of-the-art CNN models usign bagging. Since SE blocks are sufficiently flexiblie to be used in CNN models, we apply SE blocks to advanced CNN architectures, residual networks (ResNet). The result show SENet and ensemble model with SENet and Resnet achieve significant improvements over previous state-of-the- art models in the Urban Sound 8k.
목차
Abstract
Introduction
Method
Experiments
Results
Conclusion
Reference
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