Aggregation Strategies of Wav2vec 2.0 Embeddings for Computational Paralinguistic Tasks
Elmentve itt :
Szerzők: |
Kiss-Vetráb Mercedes Gosztolya Gábor |
---|---|
Dokumentumtípus: | Cikk |
Megjelent: |
2023
|
Sorozat: | LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE
14338 |
Tárgyszavak: | |
doi: | 10.1007/978-3-031-48309-7_7 |
mtmt: | 34511444 |
Online Access: | http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/34442 |
Hasonló tételek
-
Érzelemfelismerés hangfelvételekből wav2vec 2.0 beágyazások használatával
Szerző: Belovai Krisztián Zoltán
Megjelent: (2023) -
Slerosis multiplex felismerése spontán beszédből wav2vec 2.0 modellekből kinyert jellemzőkkel
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2023) -
A Feature Selection-Based Speaker Clustering Method for Paralinguistic Tasks
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2018) -
Bug Prediction Using Source Code Embedding Based on Doc2Vec
Szerző: Aladics Tamás, et al.
Megjelent: (2021) -
Node2Vec modellek Gráfok R^d reprezentációi és alkalmazásai /
Szerző: Oláh Alex
Megjelent: (2020)