BriefGPT.xyz
Ask
alpha
关键词
weakly labelled data
搜索结果 - 3
弱标注数据源分离:一种计算听觉场景分析方法
本研究提出一种基于弱标注数据训练的源分离框架,利用 AudioSet 训练的音频事件检测系统,实现了对 527 种声音类别的分离,采用了 U-Net 结构,平均信噪比为 5.67dB。
PDF
4 years ago
弱标注数据中的声音事件检测和时间频率分割
本文描述了如何使用弱标记的数据,提出了一种基于时频分割框架的声音事件检测和分离方法。文中提出的方法包括使用卷积神经网络处理分割映射和使用全局加权排名池化处理分类映射,从而可以在 F1 方面优于现有方法。
PDF
6 years ago
基于注意力模型的音频数据集分类:一个概率视角
本文研究 Audio Set 数据集的分类问题,提出了一种基于注意力模型的方法,用于解决多实例学习问题,并且在该数据集上获得了 0.327 的平均精度 (mAP),优于谷歌基线 (0.314) 和循环神经网络模型 (0.325)。
PDF
7 years ago
Prev
Next