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Local Higher Order Graph Neural Networks for Audio Classification and Tagging
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内容提要
本研究提出了一种新的局部高阶图神经网络（LHGNN）模型，旨在克服变换器在音频处理中的局限。LHGNN结合局部邻域信息与高阶数据，显著提升音频分类和标记的性能，测试结果显示其在多个数据集上超越变换器模型，且参数更少。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的局部高阶图神经网络（LHGNN）模型，旨在克服变换器在音频处理中的局限。
- LHGNN结合局部邻域信息与模糊C均值聚类的高阶数据，显著提升音频关系捕捉能力。
- 测试结果显示，LHGNN在多个公共音频数据集上超越了基于变换器的模型。
- LHGNN的参数显著减少，尤其在缺乏ImageNet预训练的情况下表现更佳。
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