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log-mel spectrograms
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未训练深度水库网络在音频监控方面展现出潜力
研究人员探索了用于音频监控的未训练深度水库网络，特别是双向回声状态网络。在MIVIA音频事件数据集上，针对不同噪声水平下的紧急声音事件检测对这些模型进行了评估。研究发现，更深的水库网络在嘈杂条件下表现更好，而更浅的网络效率更高，适合NVIDIA Orin等边缘设备。该方法在对数梅尔频谱图和MFCCs等不同输入表示下均表现出鲁棒性。
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深度学习模型改进哮喘/COPD肺音诊断
研究人员开发了深度学习模型，特别是CNN和GRU，利用肺音数据来区分哮喘和COPD。该研究优化了MFCC矩阵和对数梅尔频谱图等输入表示，发现MFCC更优。自适应长度窗口对于处理频谱图中不一致的时间维度至关重要，从而在基于周期的F1分数上达到0.877，在基于主体的F1分数上达到0.855。