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[学位论文] 作者：纪绍男,
来源：纪绍男 年份：2020
目前,关于家庭活动识别的研究备受关注。建立高效的智能化监护系统对老年人的突发行为进行实时的监控,对提高老年人的生活质量具有重要的作用。出于对隐私的保护,基于音频传感器的家庭活动识别的研究正成为新热点。相对于传统的方法,深度学习技术有着不可取代的......
[期刊论文] 作者：王金甲,杨倩,崔琳,纪绍男,
来源：复旦学报:自然科学版 年份：2020
为了利用大量不平衡和未标记数据,采用一致性正则化思想的平均教师模型用于弱标记半监督声音事件检测,可有效减少半监督学习中的过拟合问题.在教师模型的权重更新过程中,首次...
[期刊论文] 作者：王金甲,崔琳,杨倩,纪绍男,
来源：复旦学报:自然科学版 年份：2020
研究了注意力门控卷积循环神经网络的通用音频标记问题.DCASE 2018挑战任务2的音频样本的数据集过少,容易造成过拟合问题.为了减少过拟合问题,采用数据增强方法,dropout策略....
[期刊论文] 作者：王金甲, 纪绍男, 崔琳, 夏静, 杨倩,,
来源：自动化学报 年份：2019
本文提出了一种注意力胶囊网络的新框架利用录音识别家庭活动.胶囊网络可以通过动态路由算法来选择基于每个声音事件的代表性频带.为了进一步提高其能力,我们在胶囊网络中加...
[期刊论文] 作者：王金甲,纪绍男,崔琳,夏静,杨倩,
来源：自动化学报 年份：2019
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