前言：本篇博文为译文，翻译自Parth Chokhra 发表在Medium的博文 “Guide to Multimodal Machine Learning”原博文链接：https://towardsdatascience.com/guide-to-multimodal-machine-learning-b9b4f8e43cf7原博文撰写时间：2020-09-27我最近从Facebook在Driv

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6890166Abstract：In recent years, there are many great successes in using deep architectures for unsupervised feature learning from

声音事件检测与定位

前言：本篇博文为译文，翻译自Parth Chokhra 发表在Medium的博文 “Guide to Multimodal Machine Learning”原博文链接：https://towardsdatascience.com/guide-to-multimodal-machine-learning-b9b4f8e43cf7原博文撰写时间：2020-09-27我最近从Facebook在Driv

前言：本篇博文为译文，翻译自Patrick Langechuan Liu 发表在towards data science的博文 “Multimodal Regression — Beyond L1 and L2 Loss”原博文链接：https://towardsdatascience.com/anchors-and-multi-bin-loss-for-multi-modal-target-re

关于本博客的说明： 本次博客主要分享样本熵（Sample Entropy, SampEn, SE）的理论相关知识及其代码实现.之前分享过一篇有关近似熵的博客“近似熵理论相关知识与代码实现”，有兴趣的博友欢迎前往观看，不足之处还请不吝赐教！https://blog.csdn.net/cratial/article/details/79707169一、理论基础样本熵(SampEn)是基于近...

关于本博客的说明： 本次博客主要分享近似熵（Approximate Entropy, AE）的理论相关知识及其代码实现.一、理论基础近似熵（ApEn）是一种用于量化时间序列波动的规律性和不可预测性的非线性动力学参数，它用一个非负数来表示一个时间序列的复杂性，反映了时间序列中新信息发生的可能性，越复杂的时间序列对应的近似熵越大[1].算法表述如下：设存在一个以等时间间隔采样获得...

关于本博客的说明： 本次博客主要分享模糊熵（Fuzzy Entropy, FuzzyEn, FE）的理论相关知识及其代码实现. 之前分享过有关近似熵和样本熵的博客，有兴趣的博友欢迎前往观看，不足之处还请不吝赐教！https://blog.csdn.net/cratial/article/details/79707169（近似熵）https://blog.csdn.net/cratial/a...

常见的情绪表示可以用高兴、中性、伤心、惊讶等离散化形式，亦可以用Valence（警觉度）、Arousal（唤醒度）和Dominance（受支配程度）等连续维度表示不同的情绪。

声音事件检测与定位（SELD）作为DCASE挑战赛的子任务，从2019年开始已经举办了好几届。该子任务的目标也从2022年开始由原来的在仿真数据集上设计更优声学模型，过渡到了在真实数据集上进行模型优化。相对而言，SELD2022和SELD2023子任务在数据集构建与模型评测上相对于前几届挑战赛有比较大的变化，且逐渐向真实应用场景靠近。为此，我将通过几篇系列文章来从数据集构建与组织、基线模型方法设计