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【24h】

Multi-mode Study of Deep Learning Applications in Acoustic Signal Processing

机译:深度学习在声信号处理中的应用的多模式研究

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摘要

This proposed an intelligent acoustic signal processing system based on deep neural networks (DNNs). Employing deep learning algorithms, our system can perform acoustic scene classification, audio tagging and (rare) sound event detection, achieving a high performance in terms of accuracy, error rate and so on. An attracting feature of the system is that it integrate four working modes together, which can do parallel processing of an audio record and give results from different aspects.
机译:提出了一种基于深度神经网络(DNN)的智能声信号处理系统。我们的系统采用深度学习算法,可以执行声学场景分类,音频标记和(稀有)声音事件检测,从而在准确性,错误率等方面实现了高性能。该系统的一个引人注目的功能是它将四个工作模式集成在一起,可以对音频记录进行并行处理并提供不同方面的结果。

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