基于注意力机制的NewVGG16-BiGRU鼾声分类

针对已有的鼾声分类模型因未考虑实际睡眠时的其他声音而导致的泛化能力差、准确率较低等问题，提出一种基于注意力机制的NewVGG16双向门控循环单元（NVGG16-BiGRU-Att）算法用于鼾声识别。首先，生成每个声段的谱图，采用NVGG16网络提取语谱图、梅尔（Mel）时频图和恒Q变换（CQT）时频图组成的谱图特征矩阵；其次，将提取的特征向量输入BiGRU，结合注意力机制，增加分类过程中的重要特征信息的权重，改善分类效果；最后，经过全连接层输出鼾声与非鼾声。在采集的鼾声数据集上进行实验，实验结果表明，所提算法取得了较好的分类效果，其中Mel时频图效果最优，识别准确率达到96.18%；相较于卷积神经网络（CNN）+长短期记忆（LSTM）网络、卷积CNNsLSTMs-深度神经网络（DNNs）模型，在同特征输入下，所提算法的准确率提升了0.31%～2.39%，验证了所提算法具有较好的鲁棒性，能够提升分类性能。