在嘈杂环境中使用紧凑型CNN和MFCC特征进行多语种音频 distress 信号的实时检测

Key Points

• 目标是开发一种在多语种音频环境中实时检测 distress 信号的方法。
• 使用紧凑型卷积神经网络 (CNN) 进行信号处理。
• 提取梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 作为音频特征。
• 在各种嘈杂环境中测试模型以评估性能。
• 在多种语言的 distress 信号检测率上取得了有效结果。
• 在不同噪音水平下展示了模型的鲁棒性。
• 与传统方法相比，在检测速度上显示了改善。