返回
Spatial-temporal self-supervised learning for audio classification
DOI:10.1016/j.eswa.2025.130641.png)
摘要
En 中文
• 探索SSL预文本任务中的多级时空注意力机制。
• 引入基于跨域验证的约束自监督训练方法。
• 采用ACAV100M这一近期大规模无标签音视频数据集。
• 对下游情感分类和阿拉伯音乐分类任务进行性能基准测试。
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W
机构
引用论文
Arabic Music Genre Classification Using Deep Convolutional Neural Networks (CNNs)基于深度卷积神经网络(CNNs)的阿拉伯音乐风格分类
EIArdeliya, V.; Taylor, J.; Wolfson, J. Exploration of artificial intelligence in creative fields: Generative art, music, and design. Int. J. Cyber IT Serv. Manag. 2024, 4, 40–46. [Google Scholar] [CrossRef]EIArdeliya, V.; Taylor, J.; Wolfson, J. 对人工智能在创意领域的探索:生成艺术、音乐和设计。Int. J. Cyber IT Serv. Manag. 2024, 4, 40–46. [Google Scholar] [CrossRef]
Deep anomaly detection with self-supervised learning and adversarial training基于自监督学习和对抗训练的深度异常检测
PATTERN RECOGNITION
IF7.6

