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机译:应用多种分类器和非线性动力学功能来检测语音嗜睡
Jarek Krajewski; Sebastian Schnieder; David Sommer; Anton Batliner; Björn Schuller;
机译:应用多个分类器和非线性动力学功能来检测语音中的困倦
机译:利用相关矢量机和非线性动力学特征从语音信号中进行欺骗检测
机译:应用费希尔过滤器选择KDD连接的功能并使用神经网络分类和检测攻击
机译:大型困倦阅读语料库(LSRC):将朗读语音用于检测困倦
机译:禽类分类器将类似Shazam的指纹应用于专为大样本空间差异而设计的功能。
机译:使用基于多个语音特征的集成逻辑回归模型检测抑郁
机译:检测故障模块将特征选择应用于分类器
机译:应用特征值的非线性变换训练分类器
机译:复用光学系统和使用相同特征向量检测发送装置的特征向量转换装置,以及使用它们的识别分类器
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