利用合成模式进行音频预训练
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文针对传统音频数据预训练方法中的隐私和许可问题提出了一种新方法,采用合成模式替代真实音频数据进行预训练。通过结合掩码自编码器(MAE)和合成数据,我们的框架使模型能够在没有真实数据的情况下学习通用特征表示,实验结果表明,该框架在多个音频任务中表现出与AudioSet-2M预训练模型相当的性能,并在某些情况下超越了基于图像的预训练方法。
本文介绍了一种新方法,利用合成音频数据进行预训练,解决隐私和许可问题。结合掩码自编码器(MAE),无需真实数据即可学习特征。实验表明,该方法在多个音频任务中表现优异,与AudioSet-2M预训练模型相当,甚至在某些情况下超越基于图像的预训练方法。