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AudioFormer: 从离散声学编码中学习音频特征表示的音频 Transformer
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过收集离散声学代码并微调，AudioFormer提出了一种学习音频特征表示的方法。使用神经音频编解码模型生成离散声学代码，并利用它们训练掩码语言模型，获取音频特征表示。实验结果表明，AudioFormer在多个数据集上取得显著提升，甚至超越音频-视觉多模分类模型的性能。
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关键要点
- AudioFormer提出了一种学习音频特征表示的方法。
- 通过收集离散声学代码并进行微调，AudioFormer针对音频分类任务进行优化。
- 采用神经音频编解码模型生成离散声学代码。
- 利用离散声学代码训练掩码语言模型以获取音频特征表示。
- 采用多正样本对比学习方法，实现多个离散声学代码的联合表示学习。
- 实验结果显示，AudioFormer在多个数据集上显著提升性能。
- 在某些数据集上，AudioFormer超越了音频-视觉多模分类模型的性能。
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