This paper presents our investigati

This paper presents our investigations on automatic
daily sound recognition using ensemble methods. Two
benchmark datasets RWCP-DB and Sound Dataset are utilized
for this purpose. A set of acoustic features for daily sound
recognition is identified and used. First, sound classification is
carried out using individual classifiers on both datasets. As the
classification accuracy comes out lower with base classifiers as
compared to the results reported in literature, ensemble
methods are then employed for classification task. The
ensemble methods prove to be effective and robust in
recognizing daily sounds as they yield high recognition rates.
The classification accuracies achieved by our proposed setup of
ensemble methods are higher than those mentioned in
literature for the two daily sound datasets.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษนี้แสดงเราตรวจสอบระบบอัตโนมัติทุกวันเสียงการรับรู้โดยใช้วิธีวงดนตรี สองมีใช้มาตรฐาน datasets RWCP DB และชุดข้อมูลเสียงสำหรับวัตถุประสงค์นี้ ชุดของคุณลักษณะระดับเสียงรายวันการระบุ และใช้ เป็นประเภทแรก เสียงดำเนินการใช้คำนามภาษาละ datasets ทั้ง เป็นการออกล่างกับคำนามภาษาพื้นฐานเป็นมาจัดประเภทความแม่นยำเปรียบเทียบกับผลลัพธ์ที่รายงานในวรรณคดี วงดนตรีวิธีโดยทั่วไปแล้วพนักงานสำหรับงานประเภท ที่วงดนตรีวิธีพิสูจน์ให้มีประสิทธิภาพ และแข็งแกร่งในจดจำเสียงทุกวันเป็นพวกเขาผลตอบแทนสูงรู้ราคาAccuracies จัดประเภททำได้ โดยการตั้งค่าของเรานำเสนอวิธีเพลิดเพลินจะสูงกว่าผู้ที่กล่าวถึงในวรรณคดีสำหรับ datasets เสียงวันสอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้นำเสนอการตรวจสอบโดยอัตโนมัติของเราในการรับรู้เสียงในชีวิตประจำวันโดยใช้วิธีการทั้งมวล สองชุดข้อมูลมาตรฐาน RWCP-DB และเสียงชุดข้อมูลถูกนำมาใช้เพื่อการนี้ ชุดของคุณสมบัติเพื่อให้ได้เสียงอะคูสติกในชีวิตประจำวันได้รับการยอมรับมีการระบุและใช้ ครั้งแรกที่การจำแนกเสียงดำเนินการโดยใช้ลักษณนามแต่ละชุดข้อมูลทั้ง ในฐานะที่เป็นความถูกต้องจำแนกออกมาต่ำกว่าที่มีจําแนกฐานเป็นเมื่อเทียบกับผลที่ได้รายงานในวรรณกรรมชุดวิธีการเป็นลูกจ้างแล้วสำหรับงานการจัดหมวดหมู่ วิธีชุดพิสูจน์ให้มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพในการรับรู้เสียงในชีวิตประจำวันที่พวกเขาได้รับการยอมรับอัตราผลตอบแทนสูง. ความถูกต้องจำแนกทำได้โดยการติดตั้งที่นำเสนอของเราของวิธีการทั้งมวลจะสูงกว่าที่ระบุไว้ในวรรณกรรมสำหรับสองชุดข้อมูลเสียงในชีวิตประจำวัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้เสนอการสอบสวนของเราอัตโนมัติ
ทุกวัน เสียงรับรู้โดยใช้วิธีการที่ประสานกัน 2
rwcp-db มาตรฐานข้อมูลและเสียงข้อมูลที่ใช้
สำหรับวัตถุประสงค์นี้ ชุดของคุณลักษณะอะคูสติกสำหรับการรู้จำเสียง
ทุกวัน ระบุและใช้ ครั้งแรก การจำแนกเสียง
โดยใช้คำบุคคลทั้งสองชุดข้อมูล
เป็นความแม่นยำในการจำแนกออกมาล่างกับฐาน คือเป็น
เมื่อเทียบกับผลรายงานในวรรณคดี วิธีการ ensemble
แล้วในหมวดหมู่งาน
ชุดวิธีพิสูจน์ให้มีประสิทธิภาพและเสถียรภาพในการเสียงทุกวัน
ตามที่พวกเขาผลผลิตอัตราการยอมรับสูง .
การจำแนกโดยความถูกต้องของเราเสนอติดตั้ง
วิธีการทั้งหมดสูงกว่าที่กล่าวถึงในวรรณคดีสำหรับสองทุกวัน
เสียงชุดข้อมูล