JavaShuo
欄目
標籤
Utterance-level Aggregation For Speaker Recognition In The Wild筆記
時間 2020-12-30
原文
原文鏈接
論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1902.10107v1 開源代碼:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/speakerID/ 網絡結構 輸入:每幀257維向量,256維的頻率量+1維的DC量 主幹網絡:Thin-ResNet,提取frame-level特徵 NetVLAD或GhostVLAD層:將frame-level的特徵轉換成
>>阅读原文<<
相關文章
1.
Material Recognition in the Wild with the Materials in Context Database論文筆記
2.
X-VECTOR:ROBUST DNN EMBEDDING FOR SPEAKER RECOGNITION
3.
paper6:Towards Pose Invariant Face Recognition in the Wild 2018CVPR
4.
《Recursive Recurrent Nets with Attention Modeling for OCR in the Wild》 筆記
5.
良心High-Fidelity Pose and Expression Normalization for Face Recognition in the Wild
6.
Chinese Text in the Wild 學習筆記
7.
Demo - Speaker Recognition
8.
Domain adaptive faster-rcnn for object detection in the wild 論文筆記
9.
【論文筆記】Learning from Synthetic Data for Crowd Counting in the Wild
10.
論文筆記:Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild
更多相關文章...
•
Swift for-in 循環
-
Swift 教程
•
ASP.NET Razor - 標記
-
ASP.NET 教程
•
Tomcat學習筆記(史上最全tomcat學習筆記)
•
Kotlin學習(一)基本語法
相關標籤/搜索
for...in
for..in
for.....in
recognition
aggregation
wild
speaker
筆記
mysql..the
the&nbs
MyBatis教程
Redis教程
MySQL教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
子類對象實例化全過程
2.
【Unity2DMobileGame_PirateBomb09】—— 設置基本敵人
3.
SSIS安裝以及安裝好找不到商業智能各種坑
4.
關於 win10 安裝好的字體爲什麼不能用 WebStrom找不到自己的字體 IDE找不到自己字體 vs找不到自己字體 等問題
5.
2019版本mac電腦pr安裝教程
6.
使用JacpFX和JavaFX2構建富客戶端
7.
MySQL用戶管理
8.
Unity區域光(Area Light) 看不見光線
9.
Java對象定位
10.
2019-9-2-用自動機的思想說明光速
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
Material Recognition in the Wild with the Materials in Context Database論文筆記
2.
X-VECTOR:ROBUST DNN EMBEDDING FOR SPEAKER RECOGNITION
3.
paper6:Towards Pose Invariant Face Recognition in the Wild 2018CVPR
4.
《Recursive Recurrent Nets with Attention Modeling for OCR in the Wild》 筆記
5.
良心High-Fidelity Pose and Expression Normalization for Face Recognition in the Wild
6.
Chinese Text in the Wild 學習筆記
7.
Demo - Speaker Recognition
8.
Domain adaptive faster-rcnn for object detection in the wild 論文筆記
9.
【論文筆記】Learning from Synthetic Data for Crowd Counting in the Wild
10.
論文筆記:Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild
>>更多相關文章<<