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音声分類の前処理はメルスペクトログラムでOK? 従来のMFCCより高精度な画像分類ベースの論文の紹介 - Qiita

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音声分類の前処理はメルスペクトログラムでOK? 従来のMFCCより高精度な画像分類ベースの論文の紹介 - Qiita

2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendar17日目の記事です。今回の論文は音声分類の... 2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendar17日目の記事です。今回の論文は音声分類の論文です。音声と画像は近い部分がありますが、これは「メルスペクトログラムを使い、画像の問題として人間の音声の感情分類をしたら精度がかなり出た」というわかりやすい内容です。 全般的に難しい概念や数式は出ず、初心者にも読みやすい論文です。ネットワークもそこまで重くなく、計算リソースの要件も高くありません。あたかもブログ記事のようですが、ICCV2021のWorkshopに採択されています(あなどれない!)。ここまでのアドカレ難しい論文が多かったので、ぜひ癒やされてみてください。著者はヤーコプス大学ブレーメンとドレクセル大学の方です。 タイトル:FSER: Deep Convolutional Neural Networks for Speech Emotion Recognit

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  • aont2023年12月05日 aont
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