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科学论文标题：TDNN-Based Acoustic Classification in Noisy Outdoor Environments Using Enhanced Selective Transfer Learning
本文展示了一种使用增强选择性迁移学习的TDNN（时延神经网络）声学分类方法，可在嘈杂的户外环境中实现音频信号的准确分类。文章介绍了该方法的实现步骤，从预处理数据开始，到选择最佳分类器，再到使用增强选择性迁移学习来提高分类准确性。实验结果表明，该方法在处理环境噪声大、音频质量较差的情况下，仍然具有较高的准确性和鲁棒性。这项研究可应用于智能语音识别以及其他需要准确分类声音信号的应用领域。