【使用深度学习的城市声音分类】使用从提取音频特征（频谱图）中提取的深度学习进行声音分类研究（Matlab代码实现）
1 概述使用深度学习进行城市声音分类是一种常见的研究方向。下面是一个基本的步骤，通过从音频特征（频谱图）中提取特征，应用深度学习进行声音分类：1. 数据收集和准备：收集包含城市环境下不同声音的音频数据集。可以通过麦克风或其他录音设备在不同城市环境中进行采集，确保数据集中包含各种声音类别，如车辆噪音、人声、自然声等。将音频数据进行预处理，如剪辑、采样率调整、去噪等。2. 音频特征提取：使用音频处理....
2022年深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展综述（下）
正文时间序列表示虽然Transformer 再预测方向上的效果并不好，但在创建有用的时间序列表示方面Transformer还是取得了许多进展。我认为这是时间序列深度学习领域中一个令人印象深刻的新领域，应该进行更深入的探索。5.TS2Vec: Towards Universal Representation of Time Series (AAAI 2022)https://arxiv.org/a....
2022年深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展综述（上）
前言来源：Deephub Imba时间序列预测的transformers的衰落和时间序列嵌入方法的兴起，还有异常检测、分类也取得了进步。2022年整个领域在几个不同的方面取得了进展，本文将尝试介绍一些在过去一年左右的时间里出现的更有前景和关键的论文，以及Flow Forecast [FF]预测框架。正文时间序列预测1.Are Transformers Really Effective for T....
2022年深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展综述
时间序列预测的transformers的衰落和时间序列嵌入方法的兴起，还有异常检测、分类也取得了进步2022年整个领域在几个不同的方面取得了进展，本文将尝试介绍一些在过去一年左右的时间里出现的更有前景和关键的论文，以及Flow Forecast [FF]预测框架。时间序列预测1、Are Transformers Really Effective for Time Series Forecasti....
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