A study on environmental sound analysis based on unified and continual learning

基于统一持续学习的环境声分析研究

基本信息

批准号：
23K16908
负责人：
井本桂右
金额：
$ 2.91万
依托单位：
Doshisha University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

项目成果

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井本桂右其他文献

室内環境音識別における教師なしクラスタリングに基づく自動生成型音響モデルの検討

基于无监督聚类自动生成室内环境声音识别声学模型的研究

DOI：
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
0
作者：
美島咲子;若林佑幸;福森隆寛;中山雅人;井本桂右;西浦敬信
通讯作者：
西浦敬信

自己符号化器を用いた多チャンネル信号の欠損復元法と環境音分類における評価

环境声分类中使用自编码器的多通道信号丢失恢复方法及评估

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
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通讯作者：
貴家仁志,

弱ラベルを用いた音響シーンとイベントの同時分析

使用弱标签同时分析声学场景和事件

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
椿竣介;宇都瑛祐;井本桂右;小野順貴
通讯作者：
小野順貴

音響シーンを用いて検出誤りの深刻さを考慮したイベント検出の評価指標,

考虑使用声学场景的检测错误的严重性的事件检测的评估指数，

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
砺波紀之;井本桂右;福森隆寛;山下洋一
通讯作者：
山下洋一

Path planning in multi-robot systems

多机器人系统中的路径规划

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Ryo Yanagisawa;Susumu Saito;Teppei Nakano;Tetsunori Kobayashi;Tetsuji Ogawa;鳴海拓志;井本桂右;Yasumasa Tamura
通讯作者：
Yasumasa Tamura

井本桂右的其他文献

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相似国自然基金

煤矿安全人机混合群智感知任务的约束动态多目标Q-learning进化分配

批准号：
批准年份：
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煤矿安全人机混合群智感知任务的约束动态多目标Q-learning进化分配

批准号：
62203444
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基于领弹失效考量的智能弹药编队短时在线Q-learning协同控制机理

批准号：
62003314
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24 万元
项目类别：
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集成上下文张量分解的e-learning资源推荐方法研究

批准号：
61902016
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具有时序迁移能力的Spiking-Transfer learning (脉冲-迁移学习)方法研究

批准号：
61806040
批准年份：
2018
资助金额：
20.0 万元
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青年科学基金项目

相似海外基金

Developing and Visualising a Retrieval-Augmented Deep Learning Model for Population Health Management

开发和可视化用于人口健康管理的检索增强深度学习模型

批准号：
2905946
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2024
资助金额：
$ 2.91万
项目类别：
Studentship

DMS-EPSRC: Asymptotic Analysis of Online Training Algorithms in Machine Learning: Recurrent, Graphical, and Deep Neural Networks

DMS-EPSRC：机器学习中在线训练算法的渐近分析：循环、图形和深度神经网络

批准号：
EP/Y029089/1
财政年份：
2024
资助金额：
$ 2.91万
项目类别：
Research Grant

Navigating Chemical Space with Natural Language Processing and Deep Learning

利用自然语言处理和深度学习驾驭化学空间

批准号：
EP/Y004167/1
财政年份：
2024
资助金额：
$ 2.91万
项目类别：
Research Grant

CAREER: Adaptive Deep Learning Systems Towards Edge Intelligence

职业：迈向边缘智能的自适应深度学习系统

批准号：
2338512
财政年份：
2024
资助金额：
$ 2.91万
项目类别：
Continuing Grant

MFB: Better Homologous Folding using Computational Linguistics and Deep Learning

MFB：使用计算语言学和深度学习更好的同源折叠

批准号：
2330737
财政年份：
2024
资助金额：
$ 2.91万
项目类别：
Standard Grant

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