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Announcement Capture System in Real Environments Using Recurrent Neural Network
Shintaro Nakazawa,
Takeshi Sasaki
機能制御システム専攻
デザイン工学科
電気電子情報工学専攻
研究成果
:
Conference contribution
概要
フィンガープリント
フィンガープリント
「Announcement Capture System in Real Environments Using Recurrent Neural Network」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
並べ替え順
重み付け
アルファベット順
Mathematics
Recurrent Neural Networks
100%
Classifier
87%
Acoustics
55%
Sound
49%
Performance
46%
Evacuation
40%
Emergency
35%
Hyperparameters
32%
Guidance
30%
Machine Learning
28%
Resolve
25%
Human
23%
Experiment
19%
Output
19%
Form
10%
Physics & Astronomy
classifiers
78%
acoustics
44%
performance
25%
emergencies
25%
machine learning
24%
reviewing
24%
recording
15%
output
11%
Engineering & Materials Science
Recurrent neural networks
80%
Classifiers
55%
Acoustics
42%
Acoustic waves
40%
Machine learning
19%
Experiments
9%