Classification Audio à Quelques Échantillons

La classification audio à faible nombre d'exemples (Few-shot Audio Classification) consiste à classifier des signaux audio avec un nombre limité d'échantillons, visant à réaliser un apprentissage efficace et une généralisation performante à partir de très peu de données étiquetées. Cette tâche doit non seulement gérer les dépendances temporelles, mais aussi relever le défi des différences subtiles entre les catégories. En utilisant des méthodes telles que l'apprentissage supervisé par méta-apprentissage ou le pré-entraînement sur des données externes, la capacité du modèle à reconnaître de nouvelles catégories peut être améliorée, ce qui en fait une approche précieuse pour des applications comme la reconnaissance vocale, l'analyse des émotions et la détection des sons environnementaux.