Halbüberwachte Audio-Regression

Semi-Supervised Audio Regression ist eine maschinelles Lernverfahren, das eine kleine Menge an etikettierten Daten mit einer großen Menge an unetikettierten Daten kombiniert, um Audioraster zu vorhersagen. Das Ziel dieser Methode besteht darin, die Generalisierungsfähigkeit und die Vorhersagegenauigkeit des Modells für Regressionsaufgaben von Audiosignalen durch die Nutzung der strukturellen Informationen in den unetikettierten Daten zu verbessern. Diese Methode hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie Spracherkennung, Emotionsanalyse und Musikinformationssuche, da sie die Annotationskosten effektiv senkt und die Systemleistung erhöht.