论文:HTS-AT: A HIERARCHICAL TOKEN-SEMANTIC AUDIO TRANSFORMER FOR SOUND CLASSIFICATION AND DETECTION(翻译:用于声音分类和检测的分层 token 语音 transformer) 代码:github.com/RetroCirce/H 这篇论文说基于 transformer 的音频分类模型虽然效果好,但是模型太大了。所以呢为了让模型小一点,本文采取了一系列魔改。最终...
音频分类或音频标签是预测音频片段标签的任务。 相关任务 环境声音分类 任务数量 1 模型数量 4 可用模型 选择基准,对比模型表现 模型名模型规模最佳表现情况技术方法发布时间适配资源 BEATs- ON ESC-50 2022 SOTA! Top-1 Accuracy 98.1 Accuracy (5-fold) ...
韩国高等科学技术院的研究人员受最新的Mamba架构启发,开发了首个没有自注意力机制纯粹状态空间的音频分类模型AudioMamba(下面简称“AUM”)。 状态空间是Mamba架构的核心功能之一,这是一种用于描述和预测系统状态随时间变化的数学模型,通过维护一个隐藏状态来映射输入序列到输出,可帮助模型能够以线性时间复杂度高效处理数据...
韩国高等科学技术院的研究人员受最新的Mamba架构启发,开发了首个没有自注意力机制纯粹状态空间的音频分类模型Audio Mamba(下面简称“AUM”)。 状态空间是Mamba架构的核心功能之一,这是一种用于描述和预测系统状态随时间变化的数学模型,通过维护一个隐藏状态来映射输入序列到输出,可帮助模型能够以线性时间复杂度高效处理数...
在视觉、语言领域相关的深度学习发展很好,例如:CNN 在图像上表现非常好,具有像素的局部相关性;RNN 或transformers这样的序列模型在语言上也表现得非常好,具有顺序性。 音频看起来用的很少,以至于一些同学也不知道处理音频数据时使用了哪些类型的模型和过程。来啃下面的Tensorflow 代码吧!你会收获到音频分类问题的高效方法...
输入音频分类 模型进行n层分类,得到n个预测结果,其中,不同 预测结果基于音频分类模型中不同分层输出的 微元信息分类得到,n为正整数,且n≥2;对n个预 测结果进行加权投票,得到音频预测标签,音频 预测标签用于指示预测到的样本音频所属的类 别;基于音频预测标签与样本音频对应的真实标 签间的差异,训练音频分类模型...
其中,深度学习成为了许多领域的首选技术,其中,基于深度学习的音频类模型也成为了研究的热点,主要应用于音乐自动识别、语音识别、声音特征提取等领域。但是,这些技术应用的关键在于优化策略。在这篇文章中,我们将总结基于深度学习的音频分类模型的优化策略,分享优化方案和技巧,以增强音频分类模型的性能和准确度。 我们需要...
所述方法包括:获取待训练的音频分类模型对应的类型标签层级关系;获取样本音频的音频数据和样本音频的基准分类结果;将样本音频的音频数据输入待训练的音频分类模型,得到预测分类结果;基于预测分类结果和基准分类结果之间的匹配情况,确定第一损失值;基于类型标签层级关系中存在关联关系的类型标签在预测分类结果中对应的匹配概率...
新兴的Mamba架构,基于状态空间模型(SSM),展示出优秀性能。受此启发,研究者开发了Audio Mamba (AUM)模型,首个完全基于SSM且不依赖自注意力机制的音频分类模型。AUM利用SSM的高效性捕捉音频时频特征,大幅降低计算复杂度,尤其适合大规模数据。实验显示,AUM在多个任务上的表现与先进自注意力模型相当甚至更好。尽管如此,...
摘要 本发明公开了一种音频分类模型的训练方法,包括根据预设的高斯概率模型对预先采集的音频样本集中的音频数据进行计算,得到音频的训练集;将所述音频的训练集中的音频数据进行傅里叶变换得到对应的频谱;将所述频谱输入至预设的GRU神经网络中进行后向传播训练,直至损失收敛,以得到训练完成的音频分类模型。本发明实施例还...