Classification sonore auto-supervisée

La Classification Sonore Auto-Supervisée est une technique qui utilise des données audio non annotées pour l'apprentissage auto-supervisé, visant à construire automatiquement des modèles de classification sonore en exploitant la structure interne et les caractéristiques des données. Cette méthode peut réduire efficacement la dépendance à de grandes quantités de données étiquetées, améliorant ainsi la généralisation et la robustesse du modèle. Elle est largement appliquée dans des domaines tels que la surveillance sonore environnementale, la reconnaissance vocale et la classification musicale.