用于声学场景分析的过完备框架阈值化
音频与语音处理
2017-12-27 v1 声音
机器学习
摘要
在这项工作中，我们基于风险最小化推导了一种通用的过完备框架阈值化方案。过完备框架因分类、回归或异常检测等分析任务而受到青睐，我们提供了一种通过阈值化在真实应用中利用这些最优表示的方法。我们通过在大规模鸟类活动检测任务上验证该方法，该任务通过连续小波执行的散射网络架构实现，连续小波在音频环境中已知是合适的字典。
引用
@article{arxiv.1712.09117,
title = {Overcomplete Frame Thresholding for Acoustic Scene Analysis},
author = {Romain Cosentino and Randall Balestriero and Richard Baraniuk and Ankit Patel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.09117},
year = {2017}
}