ICMLJun, 2020

提高声音事件识别泛化性能的顺序自学方法

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TL;DR本研究提出了一种基于自我教学的序列方法来学习声音事件识别，该方法采用了多阶段的学习过程以提高给定建模系统的泛化能力，可以在来自弱标注和 / 或嘈杂标注数据等恶劣环境下进行声音学习，并在最大声音事件数据集之一的 Audioset 上取得了高达 9% 的性能提升，同时通过全面的评估也证明了该方法的知识传递能力更高，从而提高了转移学习任务的泛化能力。
machine auditory perceptionsequential self-teaching approachsound events recognitionsequential stage-wise learning processaudioset
发现论文，激发创造
  • 利用弱标签数据进行大规模音频视觉学习

    本文提出了一种音频视觉融合模型，该模型利用注意机制动态地结合单独的音频和视觉模型的输出来识别声音，实验证明该模型在音频场景分析和机器感知上比单模和多模融合模型具有更好的效果。

    May, 2020

  • 巧合、分类和巩固：学习在最小监督下识别声音

    提出一种结合机器学习中自我监督、聚类目标和主动式学习的学习框架，以改善音频表征和识别，实现新的最先进的无监督音频表征并证明了它的有效性。

    Nov, 2019

  • 使用预训练音频表征学习检测新颖和细粒度声学序列

    该论文调查了用于少样本声音事件检测的预训练音频表示。他们开发了适合此任务的预训练嵌入并评估其在 AudioSet 上的通用性和在现实世界声学序列构造的任务上的效用。

    May, 2023

  • 适应性少样本学习算法在稀有声音事件检测中的应用

    本研究提出了一种新颖的任务自适应模块，用于度量学习框架的少样本学习中，并在两个数据集上实现了比基线方法取得了更好的性能，特别是在转导传播网络上，例如在 ESC-50 的 5 路 1-shot 准确性上提高了 6.8％，在 noiseESC-50 上提高了 5.9％。

    May, 2022

  • 基于自监督视听匹配的区分性声音目标定位

    本研究提出了一种两阶段学习框架，利用单一场景下的候选声音定位结果来学习鲁棒的对象表示，并通过引用预学习的对象知识生成了类感知对象本地化映射，在各种混音声音场景下选择声音和视觉对象类别分布的匹配，其中视听一致性被视为自我监督信号。实验结果表明，我们的模型在过滤无声对象和指出不同类别声音对象位置方面优于其他方法。

    Oct, 2020

  • 使用卷积神经网络从弱标记音频进行知识转移，用于声音事件和场景

    本研究提出了一种基于卷积神经网络的弱标记音频数据分类框架，可用于转移学习，并证明了该方法对于领域和任务适应都具有有效性，此外还展示了该方法有助于捕捉语义含义和关系。

    Nov, 2017

  • 弱监督可扩展音频内容分析

    本文介绍了一种利用异构弱标注数据进行音频事件检测的弱监督学习框架，同时提出了一种可扩展的多实例学习算法，并证明了其在音频事件检测中具有竞争力。

    Jun, 2016

  • 使用弱标签数据进行音频事件检测

    本文提出使用弱标签数据学习声音事件检测器的框架，并给出两个基于支持向量机和神经网络解决多实例学习的方法，有助于提高数据处理效率和实现完整音频记录描述。

    May, 2016

  • 学习在视觉场景中定位声源

    本文提出一种新颖的无监督学习算法，可以通过观察声音和视觉场景对来仅仅聚焦声音源，在仅仅几个监督的情况下可以有效地纠正错误的结论并定位声音源.

    Mar, 2018

  • 利用受监督对比学习进行生物声学少样本检测的预训练表示

    通过数据增强和监督对比学习框架，利用少量标注样本实现了对生物声学应用中的声音事件进行检测和分类的深度学习方法，并在 DCASE 挑战中获得了较好的性能。

    Sep, 2023