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RSS订阅转载 测试集loss值下降问题
首先引入网上的一些说法train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;train loss 不...
2019-07-04 09:19:32
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原创 关于特征组合的疑问
最近琢磨怎么组合特征，英语水平有限，在知网上看了几篇最近硕士毕业论文对声音特征进行处理的文章，可能看得很不全面，但是发现我看得几篇都是MFCC+一个或者两个时域特征，具体实现方式也没描述清楚。附带一点自己的猜想。MFCC+时域特征因为MFCC是倒谱域上特征，其实前面一系列操作也是FFT之类的操作后结果，可以算是频域特征，我试过叠加频域特征，但是叠加后结果只会下降，因为才学习这个，不能从根本上去...
2019-07-01 17:09:48
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原创 关于cnn在语音识别、环境音识别中的实际运用问题
目前运用CNN做声音识别遇到的问题前端操作后端剪辑CNN操作猜想部分验证求助前端操作前端录音的声音传到服务端，声音长度为5S，没有做端点检测，只有阈值触发，触发后录音5S。后端剪辑对获得的音频进行剪辑成十份，重叠0.5SCNN操作目前识别效果极差，在训练集里面不管是训练还是测试精度都相当可人，并且确定没有过拟合现象，如用同一数据集中未进行训练的数据去测试效果一样很好，识别度相当高，准...
2019-05-31 10:15:44
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空空如也
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