半教師付き音声回帰

半教師付き音声回帰は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて、音声特徴を予測する機械学習手法です。この手法の目的は、ラベルなしデータに含まれる構造情報を活用することで、音声信号の回帰タスクにおけるモデルの汎化能力と予測精度を向上させることです。半教師付き音声回帰は、音声認識、感情分析、音楽情報検索などの分野で重要な応用価値を持ち、アノテーションコストの削減とシステム性能の向上に効果的です。