Transformer 由多个编码器层和解码器层组成。由于 AST 是为分类任务设计的,因此我们只使用 Transformer 的编码器。 我们使用原始的 Transformer 编码器 [18] 架构而不进行修改。这种简单设置的优点是 1) 标准 Transformer 架构很容易实现和重现,因为它在 TensorFlow 和 PyTorch 中是现成的 2) 我们打算将迁移学习应用...
由于transformer 不能获取序列信息,我们还在时间维度上增加了可学习位置的embedingEt∈R(100T+1)×768Et∈R(100T+1)×768,或者在频率-维嵌入上增加了Ef∈R129×768Ef∈R129×768。 最后,将序列Et∈R(100T+1)×768Et∈R(100T+1)×768,或者Ef∈R129×768Ef∈R129×768, 输入到transformer 块中进行分类。
1. Background and Motivation: 最近CNN+Transformer 的混合框架开始盛行,作者提出一个疑问:如果 Transformer 已经可以获得较好的结果了,那么是否还要使用 CNN 呢?作者提出了一个完全是 self-attention 的网络来处理音频信息,所提出的方法称为 Audio Spectrogram Transformer (AST)。作者总结了如下几点优势: 1). 性能好...
这里用的是最简单的Spectrogram使用方法 from torchaudio import transforms spec_output = transforms.Spectrogram(n_fft=512, hop_length=256, win_length=512, window_fn=torch.hann_window, power=None) # 实例化 尝试不同的输入: 1ch: x = torch.rand(size=(10, 44100*3)) x_spec = spec_output(x)...
3). 与 CNN-Transformer 的框架相比,作者提出的方法可以收敛的更快,结构更加简单。 2. AST Model: 如上图所示,作者首先将 t 秒钟的 audio 信息转换为 一个 128-D 的 logMel filterbank (fbank) features,通过每10 ms 进行一次 25 ms 的Hamming window 进行处理。这样可以得到一个 128*100t spectrogram 作...
Audio Spectrogram Transformer model is Vision transformer model which turns audio into an image(spectrogram). The following code example uses the huggingface pre-trained AST model to show that this...
* 'Audio-Spectrogram-Transformer' * File format correct * test_compile.py correctedmain (#134) v1.4.0 sbasia authored Oct 28, 2024 Verified 1 parent 3e3dee3 commit 9febeb0 Showing 2 changed files with 58 additions and 1 deletion. Whitespace Ignore whitespace Split Unified examples...
which reduces the dependency on large amounts of labeled data and focuses on extracting concise representation of the audio spectrograms. In this paper, we propose ASiT, a novel self-supervised transformer for general audio representations that captures local and global contextual information employing...
文本编码器使用预训练的 Transformer 模型(如 BERT 或 RoBERTa)来处理输入文本,提取文本的语义信息。 3.2 音频编码器 音频编码器使用卷积神经网络 (CNN) 或循环神经网络 (RNN) 来处理音频信号,提取音频的声学特征。 3.3 多模态融合模块 该模块负责将文本编码器和音频编码器的输出进行融合。可以使用注意力机制或其他...
Audio Tagging AudioSet Audio Spectrogram Transformer mean average precision 0.485 # 5 Compare Audio Classification AudioSet AST (Single) Test mAP 0.459 # 35 Compare Speech Emotion Recognition CREMA-D ViT Accuracy 67.81 # 7 Compare Audio Classification ESC-50 Audio Spectrogram Transformer Top-1...