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 Continuous feature learning representation to XGBoost classifier on the aggregation of discriminative Features using DenseNet-121 architecture and ResNet 18 architectures towards Apraxia Recognition in the Child Speech Therapy 使用DenseNet-121架构和ResNet 18架构聚合鉴别特征的XGBoost分类器的连续特征学习表示用于儿童言语治疗中失用症的识别
相关领域
计算机科学
人工智能
分类器（UML）
判别式
特征提取
特征学习
语音识别
深度学习
卷积神经网络
模式识别（心理学）
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期刊：International Journal of Speech Technology 作者：P Ashwini; S H Bharathi 出版日期：2024-03-01 |
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