基于嵌入式GPU的音频事件分类研究与实现  

作　　者：乔子凌 柳子涵 鲍志平 蔡希昌 董红霞 刘都鑫 刘子逸 

机构地区：[1]北方工业大学信息学院

出　　处：《电子世界》2021年第22期200-201,共2页Electronics World

摘　　要：近年来,基于深度学习的音频事件分类方法成为研究热点,但其嵌入式实现仍存在较多难点。论文由此出发,研究嵌入式GPU下的音频事件分类算法及软硬件实现。硬件上,采用环形麦克风阵列和Jetson Nano完成音频采集及音频分类处理。算法上,研究两张基于多重卷积神经网络块结合池化层的方法,并在卷积层后叠加BN层和RELU激活函数。软件上,实现Python下的音频采集、算法实现及指标输出。

关 键 词：卷积神经网络 事件分类 软硬件实现 分类算法 PYTHON 深度学习 卷积层 音频采集 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]