Комбинированная модель локализации акустических источников с применением технологии глубокого обучения
Представлена модель глубокого обучения для локализации акустического источника, которая рассматривает локализацию как проблему классификации направлений источников. Предложен подход, основанный на интеграции признаков акустической интенсивности и признаков GCC-PHAT (Generalized cross-correlation – p...
| Published in: | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 68. С. 100-111 |
|---|---|
| Main Author: | Шаход, Джиах Михаил |
| Other Authors: | Агафонов, Евгений Дмитриевич |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001147080 |
Similar Items
-
Использование нейросетевого подхода в задаче распознавания коронавирусной инфекции по рентгеновским снимкам пациентов
by: Бугакова, Дарья Дмитриевна -
Classification of audio samples by convolutional networks in audiobeehive monitoring
by: Kulyukin, Vladimir Alekseevich -
TensorFlow для глубокого обучения [от линейной регрессии до обучения с максимизацией подкрепления : для разработчиков систем машинного обучения]
by: Рамсундар, Бхарат
Published: (2019) - Super-resolution reconstruction of noisy gas-mixture absorption spectra using deep learning
- Диагностика патологий по данным видеоэндоскопии с использованием ансамбля сверточных нейронных сетей
