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机译:使用LPCC,SCMC和LOG-MEL频段能量与深神经网络的后期融合框架进行声学场景分类
Int Inst Informat Technol Hyderabad Speech Proc Lab Hyderabad India;
Int Inst Informat Technol Hyderabad Speech Proc Lab Hyderabad India;
Linear Prediction Cepstral Coefficients; Spectral Centroid Magnitude Cepstral; Coefficients; log-Mel band energies; Acoustic Scene Classification; Deep Neural Networks;
机译:一种新的声学场景分类模型,使用卷积神经网络的后期融合和不同的集合分类
机译:具有深度神经网络的深度散射光谱,用于声学场景分类任务
机译:具有深度神经网络的深度散射光谱用于声场分类任务
机译:使用深度残差网络和分离的高频和低频路径的后期融合的声学场景分类
机译:通过使用新功能集和深度神经网络体系结构提高演讲者年龄和性别分类的框架
机译:用于高分辨率空中场景分类的两流深度融合框架
机译:蒸馏在声学场景分类中专家深神经网络的知识