ERANNs: Efficient residual audio neural networks for audio pattern recognition | Sciact - Система учета научной деятельности ИМ СО РАН

Журнал

Pattern Recognition Letters
ISSN: 0167-8655

Вых. Данные

Год: 2022, Том: 161, Страницы: 38-44 Страниц : 7 DOI: 10.1016/j.patrec.2022.07.012

Ключевые слова

Audio pattern recognition; Audio tagging; Residual convolutional neural networks; Sound classification; Transfer learning

Авторы

Verbitskiy Sergey ^1,2 , Berikov Vladimir ^2,3 , Vyshegorodtsev Viacheslav ¹

Организации

1	Deepsound
2	Novosibirsk State University, Novosibirsk, Russian Federation
3	Data Analysis Laboratory, Sobolev Institute of Mathematics SB RAS, Novosibirsk, Russian Federation

Российский фонд фундаментальных исследований

19-29-01175

Verbitskiy S. , Berikov V. , Vyshegorodtsev V.
ERANNs: Efficient residual audio neural networks for audio pattern recognition
Pattern Recognition Letters. 2022. V.161. P.38-44. DOI: 10.1016/j.patrec.2022.07.012 WOS Scopus РИНЦ OpenAlex