Halbüberwachte Audiklassifikation

Semi-supervised Audio-Klassifikation ist ein maschinelles Lernverfahren, das eine kleine Menge an beschrifteten Daten mit einer großen Menge an unbeschrifteten Daten kombiniert, um die Genauigkeit und Effizienz der Audioerkennung zu verbessern. Diese Technik optimiert den Trainingsprozess des Modells, indem sie das strukturelle Potenzial in den unbeschrifteten Daten nutzt, wodurch die Klassifikationsleistung gesteigert und die Beschriftungskosten reduziert werden. Semi-supervised Audio-Klassifikation hat bedeutende Anwendungen in der Spracherkennung, Emotionsanalyse, Umweltgeräuschüberwachung und anderen Bereichen, wobei sie die Herausforderung der Annotation von umfangreichen Audiodatensätzen effektiv bewältigt.