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本文综述音频自监督学习进展:提出ATST模型实现分段级音频自监督学习,在多项下游任务中表现最佳;ATST-Clip与ATST-Frame分别学习剪辑级和帧级表示,后者在音频帧事件检测上达到最先进水平;改进SSAST并引入MAE编码器-解码器结构,使预训练提速3倍、内存降低2倍;首次将补丁式自监督框架用于AST;并涉及音视频高效自监督、情感识别、流式语音识别及音乐理解等应用。

EAT:高效音频 Transformer 的自监督预训练

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-07T00:00:00Z
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