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过去几年中,深度卷积神经网络成为了最先进的音频分类系统的发展标准,领先于基于特征工程的传统方法。虽然深度卷积神经网络在某些场景下的性能能够与人相媲美,但当系统在噪声或弱分段条件下进行测试时,其精度会显著降级。虽然可以通过扩充训练数据集实现更好的泛化能力(例如应用数据增强技术),但是也会导致训练过程变得更长更复杂。