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音频模式识别中的涨点方法与影响因素分析. 无易. DL/CV/ASR/VC 欢迎交流. 2 人 赞同了该文章. 音频的模式识别包括了几个主干任务如 音频标注 （audio tagging）、 声学场景分类 （acoustic scene classification）、和 声音事件检测 （sound event …
随着AI技术的发展，人工智能已在各行业中不断被应用。 正常新生儿一天至少哭3小时，但不同的哭声代表不同涵义，一般家长可能听不出来。 对婴儿来说，哭声是一种通讯的方式，一个非常有限的，但类似成年人进行交流的方式。它也是一种生物报警器，向外界传达着婴儿生理和心理的需求。
而这个过程中有一个问题，在日常生活中会有大量的数据，但给数据都加上标签（label）成本太高，我们得想办法既能降低成本，又能得到更准确的模型，这个时候弱监督学习就闪亮登场了。. 弱监督学习是相对于强监督学习和无监督学习来说的，当我们得到的 ...
来源： Github编译： weakish最近邻方法是机器学习中一个非常流行的方法，它的原理很容易理解：邻近的数据点是相似的数据点，更可能属于同一分类。然而，在高维空间中快速地应用最近邻方法，却是非常有 …
我个人更推荐另一个基于 AudioSet 的预训练模型： PANNs【3】 ，据我所知，这应该是目前在AudioSet上平均准确率最高的模型，完全可以作为一个通用的音频特征提取器。. （AudioSet含有527类音频事件，包含了生活中的绝大部分音频事件）而且，PANNs还给出了丰富的预 ...
用python实现基于PANN的声音事件检测方法1.PANN国外论文：《PANNs: Large-Scale Pretrained Audio Neural Networks for Audio Pattern Recognition》在本文中，我们提出了在大规模音频集数据集上训练的预先训练的音频神经网络(PANNs)。这些面板 …
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而这个过程中有一个问题，在日常生活中会有大量的数据，但给数据都加上标签（label）成本太高，我们得想办法既能降低成本，又能得到更准确的模型，这个时候弱监督学习就闪亮登场了。. 弱监督学习是相对于强监督学习和无监督学习来说的，当我们得到的 ...
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