自监督声音分类

Self-Supervised Sound Classification是一种利用未标注音频数据进行自我监督学习的技术，旨在通过挖掘数据内部结构和特征，自动构建声音分类模型。该方法能够有效减少对大量标注数据的依赖，提高模型的泛化能力和鲁棒性，广泛应用于环境声监测、语音识别和音乐分类等领域。