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基于平均教师模型的弱标记半监督声音事件检测
基于平均教师模型的弱标记半监督声音事件检测
作者:
崔琳
杨倩
王金甲
纪绍男
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
声音事件检测
弱标记半监督
平均教师模型
随机加权平均
数据增强
摘要:
为了利用大量不平衡和未标记数据,采用一致性正则化思想的平均教师模型用于弱标记半监督声音事件检测,可有效减少半监督学习中的过拟合问题.在教师模型的权重更新过程中,首次提出将随机加权平均算法(SWA)用于声音事件检测,可以加快预测速度并且节约成本.针对模型的架构问题,采用改进的门控卷积长短时记忆网络(GCLSTM)作为学生模型和教师模型,其中全局加权秩池化层可以克服平均池化和最大池化对声音事件的低估和高估的限制,有效地提高系统的性能.在对数据进行特征提取过程中,采用SpecAugment策略对语谱图进行增强,从而有效地解决过拟合问题.为了评估实验方法,在声学场景和事件的检测及分类(DCASE) 2018挑战任务4数据集上进行测试,结果表明:评估集的平均F1分数可达24.9%,明显优于基线系统和其他方法的F1分数.
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文献信息
篇名
基于平均教师模型的弱标记半监督声音事件检测
来源期刊
复旦学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
声音事件检测
弱标记半监督
平均教师模型
随机加权平均
数据增强
年,卷(期)
2020,(5)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
540-550
页数
11页
分类号
TN912.1
字数
语种
中文
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弱标记半监督
平均教师模型
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
复旦学报(自然科学版)
主办单位:
复旦大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
0427-7104
CN:
31-1330/N
开本:
16开
出版地:
上海市邯郸路220号
邮发代号:
4-193
创刊时间:
1955
语种:
chi
出版文献量(篇)
2978
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