Resumo-Neste artigo são apresentadas contribuições que visam aumentar o desempenho do classificador de cenas acústicas baseline proposto no contexto do Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events 2018 (DCASE2018) Challenge. Tais contribuições consistem em alterações na estrutura da rede neural convolucional como também na utilização de estratégias de data augmentation e ensemble de modelos. Os resultados obtidos mostram uma acurácia de 72,04% para o conjunto de desenvolvimento e 68,5% para o conjunto de avaliação, significativamente superiores às do baseline, que é de 59,7% e 61,0%, respectivamente.