音频差异学习用于音频字幕
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究介绍了一种新颖的训练范式，音频差异学习，用于改进音频字幕生成。该方法通过创建一个保留音频关系的特征表示空间，能够生成详细描绘复杂音频信息的字幕。实验证明，该方法在 Clotho 和 ESC50 数据集上，相较传统方法，SPIDEr 分数提高了 7%。
本文介绍了一种使用编码器-解码器架构的音频标题系统，并利用转移学习缓解数据稀缺性问题。通过强化学习将评估指标纳入模型优化中，解决了“曝光偏差”和评估指标与损失函数不匹配的问题。该方法在DCASE 2021 Task 6中排名第三，并进行了消融研究。
