Régression Audio Semi-Supervisée

La régression audio semi-supervisée est une méthode d'apprentissage automatique qui combine une petite quantité de données étiquetées avec une grande quantité de données non étiquetées pour prédire des caractéristiques audio. Son objectif est d'améliorer la capacité de généralisation et la précision des prédictions du modèle pour les tâches de régression de signaux audio en exploitant les informations structurelles contenues dans les données non étiquetées. Cette méthode présente une valeur d'application importante dans des domaines tels que la reconnaissance vocale, l'analyse des émotions et la récupération d'informations musicales, réduisant efficacement les coûts d'annotation et améliorant les performances du système.