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  1. TOOL · CL_104728 ·

    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。

  2. TOOL · CL_20726 ·

    CNN 在印地语语音识别关键词识别中达到 91.79% 的准确率

    研究人员开发了一种使用卷积神经网络 (CNN) 的印地语语音识别关键词识别系统。该系统在 40,000 个音频样本上进行了训练,并将梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 作为 CNN 的输入。对各种 CNN 架构进行的实验表明,在识别连续印地语语音中的关键词方面,准确率达到了显著的 91.79%,强调了计算效率和用户特定定制。