Few Shot Audio Classification

Few-shot Audio Classification是指在有限样本条件下对音频信号进行分类的任务，旨在通过少量标注数据实现高效学习与泛化。该任务不仅需处理时间依赖性，还需应对类别间差异较小的挑战。通过监督元学习或外部数据预训练等方法，可提升模型在新类别上的识别能力，具有重要的应用价值，如语音识别、情感分析和环境声音检测。