Jun, 2023

自监督音频师生 Transformer 用于剪辑和帧任务

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TL;DR本文提出了 ATST-Clip 和 ATST-Frame 两种自监督学习方法，分别负责学习音频剪辑级别和帧级别表示，并且利用知识蒸馏进一步提高了性能。其中，ATST-Frame 在音频帧事件检测任务上取得了最先进的表现。
发现论文，激发创造
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    Apr, 2022

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    Oct, 2021

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    Jan, 2024

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    Feb, 2022

  • 音频 - 视觉微调的音频识别模型

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    Dec, 2023

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    本文讨论了直接语音到语音翻译模型面临的数据稀缺性问题，探索了自监督预训练和数据增强技术来解决此问题，实验表明自监督预训练可以提高模型性能，结合数据增强技术可以进一步提高模型性能。

    Apr, 2022

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    Mar, 2022

  • 自监督语音模型在音频表示方面的功效

    本研究提出融合自监督学习语音模型嵌入的集成框架，旨在探究其在音频和非语音任务中的表示能力，实验证明该框架普遍优于当前最先进的自监督学习语音 / 音频模型，特别在面对细粒度音乐任务时也表现出强大的能力。

    Sep, 2022

  • 基于音频的情绪识别的自监督学习

    情感识别通过音频输入数据的模型可以实现在心理健康、营销、游戏和社交媒体分析等领域的交互式系统的发展。

    Jul, 2023

  • AST：音频频谱变换器

    本文介绍了第一种不依赖卷积操作而采用纯自注意力机制的声音分类模型 ——Audio Spectrogram Transformer（AST），在多个音频分类数据集上取得了新的最优结果。

    Apr, 2021