In our work, we have used two datas

In our work, we have used two datasets that have been
acquired in context of sound detection for elder people.
Acoustic features have been identified to be potentially
useful for characterizing daily sounds and employed in our
work. Recently, ensemble methods have gained a lot of
attention due to their higher accuracy in classification [9].
The idea behind ensemble methodology is to vote the
individual predictions of classifiers and come up with a
model that outperforms the accuracy of every individual
classifier. This paper presents our investigations on popular
ensemble methods for sound classification. To our
knowledge, no such ensemble methods have been used for
such classification task. Ensemble methods have proved to be
effective in recognizing daily sounds as their results have
been compared with the individual classifier results. Our
study also makes a comparison of our proposed setup of
ensemble method results with previous results in literature
and shows a significant improvement over them.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในการทำงานของเรา เราใช้ datasets สองที่ได้รับมาในบริบทของการตรวจสอบเสียงพี่คนได้รับการระบุคุณลักษณะระดับอาจจะมีประโยชน์สำหรับการกำหนดลักษณะของเสียงทุกวัน และเจ้าของในของเราทำงาน ล่าสุด วิธีเพลิดเพลินได้รับจำนวนมากความสนใจเนื่องจากมีความแม่นยำสูงในประเภท [9]ความคิดเบื้องหลังวิธีการวงดนตรีเป็นเสียงการคาดคะเนของคำนามภาษาและมาขึ้นกับแต่ละตัวรูปที่ outperforms ความถูกต้องของบุคคลทุกclassifier เอกสารนี้แสดงการตรวจสอบของเราบนถนนวงดนตรีวิธีการจัดเสียง การของเราความรู้ วิธีวงดนตรีดังกล่าวไม่ได้ใช้สำหรับงานประเภทดังกล่าว วิธีเพลิดเพลินได้พิสูจน์ให้มีประสิทธิภาพในการจดจำเสียงทุกวันเป็นผลลัพธ์ได้การเปรียบเทียบกับผลลัพธ์แต่ละ classifier ของเราศึกษายังทำให้การเปรียบเทียบของเราเสนอการตั้งค่าผลวิธีเพลิดเพลินกับผลก่อนหน้านี้ในเอกสารประกอบการและแสดงการปรับปรุงที่สำคัญเหล่านั้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการทำงานของเราที่เราได้ใช้สองชุดข้อมูลที่ได้รับมาในบริบทของการตรวจสอบเสียงสำหรับผู้สูงอายุ. คุณสมบัติอะคูสติกได้รับการระบุที่อาจจะเป็นประโยชน์สำหรับการพัฒนาการเสียงและการจ้างงานในชีวิตประจำวันของเราทำงาน เมื่อเร็ว ๆ นี้วิธีการวงดนตรีได้รับจำนวนมากของความสนใจเนื่องจากความถูกต้องสูงของพวกเขาในการจำแนก[9]. คิดที่อยู่เบื้องหลังวิธีการทั้งมวลคือการออกเสียงลงคะแนนการคาดการณ์ของแต่ละจําแนกและมาพร้อมกับรูปแบบที่มีประสิทธิภาพดีกว่าความถูกต้องของทุกรายลักษณนาม บทความนี้นำเสนอการตรวจสอบของเราในการเป็นที่นิยมวิธีการวงดนตรีสำหรับการจำแนกเสียง เพื่อให้เรามีความรู้วิธีการชุดดังกล่าวไม่ได้ถูกนำมาใช้งานเช่นการจัดหมวดหมู่ วิธีทั้งมวลได้พิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพในการรับรู้เสียงในชีวิตประจำวันเป็นผลของพวกเขาได้รับเมื่อเทียบกับผลลักษณนามของแต่ละบุคคล เราศึกษานอกจากนี้ยังทำให้การเปรียบเทียบของการติดตั้งของเราในการเสนอผลวิธีการวงดนตรีที่มีผลก่อนหน้านี้ในวรรณคดีและแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่สำคัญเหนือพวกเขา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในงานของเรา เราต้องใช้สองชุดข้อมูลที่ได้รับ
ได้มาในบริบทของการตรวจสอบเสียงสำหรับผู้สูงอายุ .
คุณสมบัติอะคูสติกได้ระบุว่าสามารถใช้ประโยชน์เพื่อการพัฒนาเสียง
ทุกวันและใช้ในงานของเรา

เมื่อเร็วๆ นี้ วิธีการ ทั้งหมดได้รับความสนใจเนื่องจากพวกเขามาก
สูงความแม่นยำในการจำแนก [ 9 ] .
ความคิดที่อยู่เบื้องหลังวิธีการทั้งหมดที่จะออกเสียงลงคะแนน
คำทำนายของแต่ละคำ และมาพร้อมกับรูปแบบที่มีประสิทธิภาพดีกว่า

ความถูกต้องของแต่ละคนทุกประเภท . บทความนี้เสนอการสอบสวนของเราเกี่ยวกับวิธีการวงดนตรียอดนิยม
การจำแนกเสียง ความรู้
, ไม่มีวิธีการชุดดังกล่าวได้ถูกใช้สำหรับ
งานประเภทดังกล่าว วิธีการทั้งมวลได้พิสูจน์แล้วว่าเป็น
ที่มีประสิทธิภาพในการตระหนักถึงเสียงทุกวัน เป็นผลของ
ได้รับเมื่อเทียบกับผลการแข่งขันลักษณนาม การศึกษาของเรา
ยังทำให้การเปรียบเทียบของเราเสนอวิธีติดตั้ง
ชุดผลลัพธ์กับผลลัพธ์ก่อนหน้าในวรรณคดี
และแสดงให้เห็นการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญมากกว่าพวกเขา