简介MUSIC (Multiple Signal Classification)算法，即多信号分类算法，由Schmidt等人于1979年提出。MUSIC算法是一种基于子空间分解的算法，它利用信号子空间和噪声子空间的正交性，构建空间谱函数，通过谱峰搜索，估计信号的参数。对于声源定位来说，需要估计信号的DOA。MUSIC算法对DOA的估计有很高的分辨率，且对麦克风阵列的形状没有特殊要求，因此应用十..

在机器学习这个领域，尤其是做多媒体（声音、图像、视频）相关的机器学习方法研究，会涉及很多特征、分类模型（分类任务）的选择。以声音识别为例，常见的特征有MFCC、LPCC、spectrogram-like features 等，分类模型就很多了，有传统的分类模型SVM、KNN、Random Forest，还有现在比较火的深度模型DNN、CNN、RNN等。而往往单特征、单模型很难取得理想的性能（per

最近在arXiv上看到一篇关于深度学习在音频信号处理中的进展的文章，感觉写的不错，所以根据自己的理解和大家分享一下。如果有些地方博主理解的不对，或者解释不清，可以在下面评论，博主会一一回复。论文链接：Deep Learning for Audio Signal Processing摘要这篇文章是奥尔堡大学，Google等几个研究机构的一篇关于深度学习在音频信号处理中的进展的综述。这篇文...

目录GoogLeNet系列解读Inception v1Inception v2Inception v3Inception v4简介GoogLeNet凭借其优秀的表现，得到了很多研究人员的学习和使用，因此Google又对其进行了改进，产生了GoogLeNet的升级版本，也就是Inception v2。论文地址：Rethinking the Inception Arch...

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目录GoogLeNet系列解读Inception v1Inception v2Inception v3Inception v4简介在介绍Inception v4之前，首先说明一下Inception v4没有使用残差学习的思想。大部分小伙伴对Inception v4存在一个误解，认为它是Inception module与残差学习的结合，其实并不是这样，Inception ...

简介ResNet是何凯明大神在2015年提出的一种网络结构，获得了ILSVRC-2015分类任务的第一名，同时在ImageNet detection，ImageNet localization，COCO detection和COCO segmentation等任务中均获得了第一名，在当时可谓是轰动一时。ResNet又名残差神经网络，指的是在传统卷积神经网络中加入残差学习（residual ...

在机器学习里面做一些分类任务时，经常会使用到一些评价指标，下面就一些常用的指标进行详细的说明。上图表示为一个二分类的混淆矩阵（多分类同理，只需要把不属于当前类的其他类都考虑为负例），表格中的四个参数说明：True Positive（TP）：预测为正例，实际为正例False Positive（FP）：预测为正例，实际为负例True Negative（TN）：预测为负例，实际为负例...

函数、符号及特殊字符声调语法效果语法效果语法效果\bar{x}\acute{\eta}\check{\alpha}\grave{\eta}\breve{a}\ddot{y}\dot{x}\hat{\alpha}\tilde{\iota}函数语法效果...