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Master-Teacher-Student: A Weakly Labelled Semi-Supervised Framework for Audio Tagging and Sound Event Detection 석사-교사-학생: 오디오 태깅 및 사운드 이벤트 감지를 위한 약한 레이블이 지정된 준지도 프레임워크

Yuzhuo LIU, Hangting CHEN, Qingwei ZHAO, Pengyuan ZHANG

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요약 :

약하게 레이블이 지정된 AT(반 감독 오디오 태깅) 및 SED(사운드 이벤트 감지)는 실제 애플리케이션에서 중요해졌습니다. 널리 사용되는 방법은 교사-학생 학습으로, 학생 모델이 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 교사 모델이 생성한 의사 레이블을 통해 학습하도록 만드는 것입니다. 고품질 의사 라벨을 생성하기 위해 우리는 이중 리드 정책으로 훈련된 석사-교사-학생 프레임워크를 제안합니다. 우리의 실험은 우리 모델이 두 작업 모두에서 최첨단 모델보다 성능이 우수하다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.4 pp.828-831
발행일
2022/04/01
공개일
2022/01/13
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2021EDL8082
원고의 종류
LETTER
범주
언어 및 청각

작성자

Yuzhuo LIU
  Chinese Academy of Sciences,University of Chinese Academy of Sciences
Hangting CHEN
  Chinese Academy of Sciences,University of Chinese Academy of Sciences
Qingwei ZHAO
  Chinese Academy of Sciences,University of Chinese Academy of Sciences
Pengyuan ZHANG
  Chinese Academy of Sciences,University of Chinese Academy of Sciences

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