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杨利平; 侯振威; 辜小花; 郝峻永;
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室;
重庆科技学院电气工程学院;
特征表征; 自注意池化; 卷积循环神经网络; 弱标签学习; 声音事件检测;
机译:从弱标签数据中进行声音事件检测和时频分割
机译:使用具有高分辨率频谱特征的门控递归神经网络检测多通道音频中的声音事件
机译:基于空间通道感知注意滤波器的弱弱粒度识别
机译:使用多尺度注意方法对弱监管声音事件检测的联合检测分类模型
机译:使用Atlas检测器在s = 8 TeV的pp碰撞中发生20.3 fb-1of pp碰撞时,在四个顶部夸克最终状态的2+个顶部标记,2 +个b标签通道中搜索外来物理。
机译:将视觉事件呈现为声音:通过听觉增强现实捕获空间注意力
机译:一种用于声音事件检测的联合分离分类模型 弱标签数据
机译:使用弱模式融合的弱监督概念(开放存取)进行零射击事件检测。
机译:考虑到每个声音事件的特征的声音事件的检测方法和装置
机译:利用声音空间中测得的声学特征为声音购买者提供声音特征的声音测量,以测量声音空间中的不同座位
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