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audio event detection
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利用多标签多任务卷积循环神经网络统一独立和重叠音频事件检测
论文提出了一种基于卷积循环神经网络的多标签多任务框架，可以同时检测单个和重叠音频事件，并具备有效的特征提取、事件分类和边界定位能力，并使用三个不同的序列损失函数对网络进行训练，在两个数据集上的实验结果表明模型具有良好的泛化性能。
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6 years ago
AAAI
通过变分自编码器进行多实例特征深度学习
提出了一种结合了判别和生成模型，基于弱监督深度学习的新型深度学习框架，用于解决多示例学习中来自于正实例标签不确定性的挑战，并成功应用于音频事件检测和分类任务中，相对以往的研究成果表现更优，具有良好的可扩展性。
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6 years ago
基于频谱图的音频事件时序定位的目标检测
本文提出了 “事件度” 的概念用于音频事件检测，并从视觉上类比为在频谱图中出现的物体检测问题，提出以在视觉中对象检测模型来解决单音或多音频事件检测问题并得出了与当前最先进水平相当的结果。
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7 years ago
弱监督可扩展音频内容分析
本文介绍了一种利用异构弱标注数据进行音频事件检测的弱监督学习框架，同时提出了一种可扩展的多实例学习算法，并证明了其在音频事件检测中具有竞争力。
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8 years ago
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