Few-Shot-Audio-Klassifikation

Few-Shot Audio-Klassifikation bezieht sich auf die Aufgabe, Audio-Signale mit begrenzten Stichproben zu klassifizieren, wobei das Ziel effizientes Lernen und Generalisierung mit nur wenigen annotierten Daten ist. Diese Aufgabe muss nicht nur zeitliche Abhängigkeiten verarbeiten, sondern auch die Herausforderung geringer Unterschiede zwischen Kategorien bewältigen. Durch die Anwendung von Methoden wie überwachtem Meta-Lernen oder Vorabtraining auf externen Daten kann die Erkennungsfähigkeit des Modells für neue Kategorien verbessert werden, was es für Anwendungen wie Spracherkennung, Emotionsanalyse und Umgebungsgeräusch-Erkennung wertvoll macht.