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基于预训练模型的多示例语音内容分类
1
作者
张建宜
姚佳奇
+2 位作者
褚衍杰
燕继坤
梁杰
《信息工程大学学报》
2022年第2期141-147,共7页
语音内容分类主要用于对大批量信号进行自动处理,并基于用户的兴趣选择语音文件。据此提出了一种新的分类方法,在多示例学习框架下,使用无监督语音表示学习对大规模未标记数据进行预训练,得到用于提取语音深层表示的预训练模型,提取的...
语音内容分类主要用于对大批量信号进行自动处理,并基于用户的兴趣选择语音文件。据此提出了一种新的分类方法,在多示例学习框架下,使用无监督语音表示学习对大规模未标记数据进行预训练,得到用于提取语音深层表示的预训练模型,提取的语音表示作为下游分类器的输入。真实语音数据集上的实验结果表明,多示例学习在处理语音分类问题上具有优势,提出的方法能够提高分类的效果,在平均准确率指标上优于3种基线方法。
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关键词
语音
内容分类
多示例
学习
预训练模型
无监督语音表示学习
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题名
基于预训练模型的多示例语音内容分类
1
作者
张建宜
姚佳奇
褚衍杰
燕继坤
梁杰
机构
信息工程大学
盲信号处理国家级重点实验室
出处
《信息工程大学学报》
2022年第2期141-147,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61272041)。
文摘
语音内容分类主要用于对大批量信号进行自动处理,并基于用户的兴趣选择语音文件。据此提出了一种新的分类方法,在多示例学习框架下,使用无监督语音表示学习对大规模未标记数据进行预训练,得到用于提取语音深层表示的预训练模型,提取的语音表示作为下游分类器的输入。真实语音数据集上的实验结果表明,多示例学习在处理语音分类问题上具有优势,提出的方法能够提高分类的效果,在平均准确率指标上优于3种基线方法。
关键词
语音
内容分类
多示例
学习
预训练模型
无监督语音表示学习
Keywords
speech content classification
multiple instance learning
pre-trained model
unsupervised speech representation learning
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于预训练模型的多示例语音内容分类
张建宜
姚佳奇
褚衍杰
燕继坤
梁杰
《信息工程大学学报》
2022
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