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机译:用于改进转移学习的源域数据选择针对达克拉术语识别
Feifei Xiong; Jon Barker; Zhengjun Yue; Heidi Christensen;
机译:使用语音数据作为微多普勒分类任务的源域的转移学习方法
机译:通过从模拟数据中学习转移来改进SAR自动目标识别模型
机译:使用语音到文本识别应用程序提高学习成绩,注意力和冥想:来自多个数据源的证据
机译:源域数据选择以改善针对转位语音识别的转移学习
机译:转移学习方法,具有特征去噪和低资源语音识别
机译:西班牙语和巴斯克人语音情感识别的特征选择:使用机器学习改善人机交互
机译:通过基于元学习的模型重新初始化改进了端到端的发育性语音识别
机译:低资源语音识别的多语言数据选择。
机译:学习数据选择单元,判别语音识别精度估计装置,学习数据选择方法,判别语音识别精度估计方法,程序
机译:学习数据选择装置,可识别的语音识别精度估计装置,学习数据选择方法,可识别的语音识别精度估计方法和程序
机译:加强在源或目标域中缺少受保护属性的机器学习模型的转移学习公平
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