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【2h】

Robust Non-negative Block Sparse Coding for Acoustic Novelty Detection

机译：声学新奇检测的强大的非负块稀疏编码

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作者
Ritwik Giri; Arvindh Krishnaswamy; Karim Helwani;
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年度 2019
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1. Robust hierarchical image representation using non-negative matrix factorisation with sparse code shrinkage preprocessing [J] . B. Szatmary, G. Szirtes, A. Loerincz, Pattern Analysis and Applications . 2003,第3期

机译：使用非负矩阵分解和稀疏代码收缩预处理的稳健分层图像表示
2. Non-negative sparse autoencoder neural networks for the detection of overlapping, hierarchical communities in networked datasets [J] . Michele Rajtmajer S., Smith B., Phoha S. Chaos . 2012,第4期

机译：非负稀疏自动编码器神经网络，用于检测网络数据集中的重叠层次社区
3. Research on Traffic Acoustic Event Detection Algorithm Based on Sparse Autoencoder [J] . Xiaodan Zhang, Yongsheng Chen, Guichen Tang MATEC Web of Conferences . 2020,第2期

机译：基于稀疏自动编码器的交通声事件检测算法研究
4. Robust distributed sparsity-constrained non-negative source separation and multi-speaker voice activity detection for speech enhancement in wireless acoustic sensor networks [C] . L. Khadidja Hamaidi, Michael Muma, Abdelhak M. Zoubir International Conference on Signals and Systems . 2018

机译：稳健的分布式稀疏约束非负源分离和多扬声器语音活动检测，用于无线声学传感器网络中的语音增强
5. Novelty detection and cluster analysis in time series data using variational autoencoder feature maps. [D] . Clachar, Sophine. 2016

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6. Deep Recurrent Neural Network-Based Autoencoders for Acoustic Novelty Detection [O] . Erik Marchi, Fabio Vesperini, Stefano Squartini, 2017

机译：基于深度递归神经网络的自动编码器用于声音新颖性检测
7. Robust control of varying weak hyperspectral target detection with sparse non-negative representation [O] . Bacher, Raphael, Meillier, Céline, Chatelain, Florent, 2017

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