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异常声音检测中模型压缩算法研究

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深度学习已经在视觉、语音等领域取得了巨大的成功,随着深度学习性能不断的提升,模型的参数也在不断增加.针对如何在保证模型准确度的同时降低模型大小,使其能够部署在物联网设备上的问题,提出了一种异常声音检测模型与模型压缩算法.异常声音检测模型主要包括端点检测、特征提取、卷积检测模型.针对卷积模型较大的问题,提出了一种模型压缩算法,通过计算节点的输入输出权重之和,裁剪对模型影响较小的节点.实验表明,该异常声音检测模型与压缩算法在保持模型准确度的同时,可以一定程度上降低模型的大小.
Research on Model Compression in Abnormal Audio Event Detection

冯凯强、潘雨青、李峰、徐小波

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江苏大学计算机科学与通信工程学院 镇江 212013

异常声音 卷积神经网络 模型压缩 物联网

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.11.028

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(11)
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