Classification audio semi-supervisée

La classification audio semi-supervisée est une approche d'apprentissage automatique qui combine une petite quantité de données étiquetées avec une grande quantité de données non étiquetées pour améliorer la précision et l'efficacité de la reconnaissance audio. Cette technique optimise le processus d'entraînement du modèle en exploitant les informations structurelles potentielles contenues dans les données non étiquetées, ce qui permet d'améliorer les performances de classification tout en réduisant les coûts d'étiquetage. La classification audio semi-supervisée trouve des applications importantes dans la reconnaissance vocale, l'analyse des émotions, la surveillance des sons environnementaux et d'autres domaines, répondant efficacement au défi de l'annotation de grands ensembles de données audio.