绝对正则数据的希尔伯特值 U 统计量的函数中心极限定理与 Marcinkiewicz 强大数定律
声音
2023-11-10 v1 机器学习
音频与语音处理
摘要
本文研究了取值于可分希尔伯特空间且数据为绝对正则的 U 统计量的函数中心极限定理与 Marcinkiewicz 强大数定律。我们方法的新颖之处在于利用耦合来推导原始 -统计量的偏差不等式，其中上界涉及混合系数与若干独立同分布数据的 U 统计量的尾部。所呈现的结果在多个方向上改进了已知结论：既考虑了度量空间值数据也考虑了希尔伯特空间值数据，且混合速率在广泛参数范围内限制更弱。
引用
@article{arxiv.2311.05203,
title = {Whisper in Focus: Enhancing Stuttered Speech Classification with Encoder Layer Optimization},
author = {Huma Ameer and Seemab Latif and Rabia Latif and Sana Mukhtar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.05203},
year = {2023}
}
备注
12 pages, 6 figures, 6 tables, journal paper