Increasing the robustness of CNN acoustic models using autoregressive moving average spectrogram features and channel dropout

Kovács György; Tóth László; Van Compernolle Dirk; Ganapathy Sriram: Increasing the robustness of CNN acoustic models using autoregressive moving average spectrogram features and channel dropout.
PATTERN RECOGNITION LETTERS, 100. pp. 44-50. ISSN 0167-8655 (2017)

[thumbnail of Channel_Dropout_Draft.pdf] Szöveg
Channel_Dropout_Draft.pdf - Elfogadott verzió
Korlátozott hozzáférés: SZTE polgárok számára hozzáférhető, repozitóriumba való belépés után

Download (239kB)
Szerző azonosítók:
Kovács György MTMT
Tóth László MTMT
Van Compernolle Dirk
Ganapathy Sriram
Mű típusa: Folyóiratcikk
Folyóirat/kiadvány címe: PATTERN RECOGNITION LETTERS
Publikáció dátuma: 2017
Kötet: 100
Oldalak: pp. 44-50
ISSN: 0167-8655
Kar/Egység: Természettudományi és Informatikai Kar
Intézmény: Szegedi Tudományegyetem (2000-)
Nyelv: angol
MTMT rekordazonosító: 3279835
DOI azonosító: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2017.09.023
Dátum: 2018. Feb. 14. 10:29
Utolsó módosítás: 2020. Már. 03. 13:57
URI: http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/12962
Hivatkozások száma a Web of Science® -ben: 29 Idéző cikkek megtekintése a Web of Science® felületén

Actions (login required)

Tétel nézet Tétel nézet

Letöltések

Letöltések havi bontásban az elmúlt egy évben