Mar, 2022

基于深度神经决策森林的声场分类

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TL;DR本文提出了一种基于深度神经决策树的声场分类方法（DNDF），它将卷积层与决策森林作为最终分类器的固定数量结合起来，相较于传统的单一分类器，此模型在 DCASE2019 和 ESC-50 数据集上展现出更好的声场分类性能，并且具有竞争性能。
acoustic scene classificationdeep learningdecision forestclassifierdcase2019
发现论文，激发创造
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    May, 2023

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    May, 2024

  • 基于 1-D CNN 的声景分类通过逐层降低维度

    本文提出了一种基于卷积神经网络的替代时间 - 频率表示的声场分类框架，使用自动字典学习框架从中提取了低维嵌入，并通过 late-fusion 的方式聚合不同中间层的分层信息，取得了优于传统时间 - 频率表示方法的实验效果。

    Mar, 2022

  • 基于两阶段分类和数据增强的设备鲁棒性声场分类

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    Jul, 2020

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    Aug, 2016