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内容简介:
本书系统地介绍声学事件检测的相关理论与方法,以及**研究进展。内容包括声学事件检测的基本原理、一般数据规模下的声学事件检测、大数据规模下的声学事件检测。在一般数据规模下的检测中,重点介绍基于长时特征的检测理论与方法,包括基于基频段特征的检测、基于混合模型的检测、基于稀疏低秩特征的检测,以及基于松弛边际与并行在线的模型训练方法。在大数据规模下的检测中,重点介绍适合大数据的快速和在线式模型训练方法,包括基于支持向量机的加速训练、基于深度模型的加速训练、通用型在线及随机梯度下降算法,以及牛顿型随机梯度下降算法等。后介绍两个典型应用:行车周边声音环境的感知以及音频场景识别。
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:4分
主题深度:4分
文字风格:4分
语言运用:8分
文笔流畅:8分
思想传递:6分
知识深度:6分
知识广度:4分
实用性:8分
章节划分:7分
结构布局:7分
新颖与独特:9分
情感共鸣:9分
引人入胜:4分
现实相关:7分
沉浸感:3分
事实准确性:9分
文化贡献:5分