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

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

通过提供开源代码，本研究旨在降低少样本生物声事件检测的门槛，通过提出一个简单而有效的框架来实现此任务，并通过规范化监督对比预训练来学习能够在新目标任务中进行良好迁移的特征，从而在无特征适应时取得 61.52%（0.48）的高 F 分数，在进一步对新目标任务进行特征适应时获得 68.19%（0.75）的 F 分数。

Sep, 2023

通过使用创新的多任务帧级音频事件检测框架和线性定时遮罩进行数据增强，提高模型对多样音频环境的适应性和鲁棒性，本研究在 2023 声音场景和事件检测与分类挑战赛的 few-shot 生物声学事件检测类别中实现了 63.8% 的 F 分数，获得第一名。

Mar, 2024

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

本文提出了一种利用 segment-level few-shot learning 框架来在少量正负例的情况下检测生物声音事件。实验结果表明，使用负样本有利于提高模型的泛化能力，采用在验证集上的推导式推理可以更好地适应新颖的类别。该方法在 DCASE2022 挑战任务 5 中超越了基线，排名第 2，并已在 https URL 上开源。

Jul, 2022

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。

Jun, 2020

通过使用大量的野外未标记的声音数据，我们利用视觉和声音之间的自然同步，使用两百万个未标记的视频学习声学表示，提出了一种学生 - 教师训练过程，将视觉知识转移到声音模态中，为声音场景 / 对象分类的标准基准提供了显着的性能提升，即使没有地面真实标签，声音网络自动形成一些高级语义。

Oct, 2016

近年来，自监督学习因其能够从无标签数据中学习出鲁棒特征表示而取得了优异结果。本研究评估了大规模自监督模型在少样本音频分类中的性能，并探讨了模型的少样本学习能力与其他下游任务基准的关系，发现在某些少样本问题（如 SpeechCommandsv2）中具有最先进的性能，并且语音为基础的少样本问题与各种下游音频任务之间存在强相关性。

Feb, 2024

DCASE 挑战赛的 Few-shot 生物声学事件检测任务中，限制训练数据集，于 2023 年共有 6 个团队参加，最高 F-score 达到 63％，方法多样。

Jun, 2023