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1.?? 引言
声音事件检测(Sound Event Detection, SED)旨在识别出音频序列中的声音事件类别并确定该事件发生的时间起止点，在诸如异常声音事件检测[1]、安全监控[2]和声音场景感知[3]等各方面都有极大的潜在应用价值。与声音事件检测类似，音频标记(Audio Tagging, AT)则仅对音频序列中的声音事件进行分类，即仅判别音频序列中包含的声音事件类别，而无需确定声音事件的起止位置。
近年来，基于深度学习的声音事件检测已经成为计算声学领域的研究热点。通常是先将声音信号转化为2维时频谱图，然后利用深度神经网络模型进行特征表征和分类。卷积神经网络(Convolution
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