音声感情とスピードに関する論文を書きます。
対角行列する論文を修正します。

論文を書きます。
https://www.mubucm.com/doc/i4ZbY8kNVb

音声感情プログラムのプログラムコードを書きました。

3種類の決定ツリーのコードを書きました。

データセットの作成しました。

論文の関連資料の補完します。
https://www.mubucm.com/doc/lm6qCgI17z

音声感情分析に関する関連論文を読みます。

https://www.mubucm.com/doc/zWon39-txz

AROBの論文を書きます。

論文のプログラムを実行します。

データはフーリエ変換され、ローパス フィルター処理されます。

研究ノートを読みます。

• https://proceedings.neurips.cc/paper/2010/file/01f78be6f7cad02658508fe4616098a9-Paper.pdf
• http://ceromondo.blogspot.com/2012/11/convolutional-neural-network.html
• https://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/39989337
• https://mp.weixin.qq.com/s/qv26A_H24d_5IgEJZgbSxw
• https://mp.weixin.qq.com/s/9YzHDuviU-5FQBMFQXRJkw
• https://mp.weixin.qq.com/s/qi6t16KgFAFTVpZSA7pzZA

{{unknown}}

RDP アルゴリズム プログラム

• 原理：始点（S）と終点（E）を結んで直線Lを得ますント P_i からライン L までの垂直距離 d_i を計算します。しきい値 e を設定して、d_i と e の大きさを判断します。
  • if d_i < e,list.pop(i) ；if d_i > e, con S to d_i；
• 提案 1:
  • データの正規化、しきい値 (0.1，0.6，0.1)
  • データ (-255、255)、しきい値 (20，8，20)
  • データは正規化されていません、しきい値 1500、2000
• 提案 2(RDP_A):
  • s1:データ（-255，255）
  • s2: RDP（閾値は（１００，２００，１０））
  • s3:先頭と末尾の0データを削除 します。
  • s4:正規化（0，1）

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AROB2023の概要を書きます。

さまざまな時系列の削減方法について学びます。