联邦学习框架实现难点剖析

联邦学习是一种保护机密性的机器算法,可有效的应用于工业物联网。在联邦学习中,服务器协调多个客户端以进行模型学习。区块链在物联网和联邦学习中使用,可以有效的保持数据完整性,并吸引足够的数据和计算资源。机器学习已经发展阶段,大量高质量数据已成为限制发展的因素。在此背景下,对数据交换需求不断增长。传统的机器学习需要集中数据,对于数据孤岛和隐私要求,使各个业务部门无法做到交换数据。为了解决这个问题,联邦学习框架应运而生,本文分析了联邦学习框架的设计应用,分析了现行联邦学习框架存在的实现难点,以便相关人士更好地理解联邦学习框架。

基于分层联邦框架的音频模型生成技术研究

针对音频模型,围绕下一代音频生成技术研究,构建联邦音频模型训练框架,面向超大规模音频数据进行音频表征学习,为音频下游任务提供高效鲁棒的解决方案。提出一种适用于音频模型的联邦学习框架,解决数据异构性、通信效率、隐私保护等问题;提出一种基于对比学习的音频模型的预训练方法,利用<音频,文本描述>数据学习语义特征,提高模型的泛化能力和多样化能力;提出一种基于提示学习的音频生成微调方法,利用少量标注数据提高模型的适应能力和定制化能力;提出一种音频模型分布式优化算法进行模型压缩,降低模型的复杂度和资源消耗,提高模型的部署效率和运行效率。通过在下游任务音效转换上的实验,提出的方法在语音质量平均意见得分可以达到3.81。实验结果表明,该方法在音效转换任务上取得了良好的效果。