소수 샷 오디오 분류

Few-shot 오디오 분류는 제한된 샘플을 사용하여 오디오 신호를 분류하는 작업으로, 적은 양의 라벨링된 데이터로 효율적인 학습과 일반화를 달성하는 것을 목표로 합니다. 이 작업은 시간적 종속성을 처리해야 하는데다 카테고리 간 미세한 차이도 해결해야 하는 도전 과제를 안고 있습니다. 감독된 메타러닝이나 외부 데이터로事前학습 등의 방법을 활용함으로써, 모델은 새로운 카테고리를 인식하는 능력을 향상시킬 수 있어, 음성 인식, 감정 분석, 환경 소음 감지 등의 응용 분야에서 가치를 발휘합니다. (Note: There was a mix-up with Chinese characters in "事前학습" which means "pre-training" in Korean. The correct term is "사전 학습". Here is the corrected version:) Few-shot 오디오 분류는 제한된 샘플을 사용하여 오디오 신호를 분류하는 작업으로, 적은 양의 라벨링된 데이터로 효율적인 학습과 일반화를 달성하는 것을 목표로 합니다. 이 작업은 시간적 종속성을 처리해야 하는데다 카테고리 간 미세한 차이도 해결해야 하는 도전 과제를 안고 있습니다. 감독된 메타러닝이나 외부 데이터로 사전 학습 등의 방법을 활용함으로써, 모델은 새로운 카테고리를 인식하는 능력을 향상시킬 수 있어, 음성 인식, 감정 분석, 환경 소음 감지 등의 응용 분야에서 가치를 발휘합니다.