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May, 2023
SeqAug: 一种基于序列特征重采样的通用增强方法
SeqAug: Sequential Feature Resampling as a modality agnostic augmentation method
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Efthymios Georgiou, Alexandros Potamianos
TL;DR
提出了一种名为 SeqAug 的模态不可知序列增强方法，它可以通过重新抽样来增强时间轴上的特征维度，可应用于单模态或多模态神经网络，并与循环和转换器体系结构兼容。实验证明，SeqAug 在语音听觉情感识别方面具有可比性的性能。
Abstract
data augmentation
is a prevalent technique for improving performance in various
machine learning
applications. We propose SeqAug, a modality-agnostic augmentation method that is tailored towards sequences of extr
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