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English(EN) Device Invariance using Domain Adaptation on Acoustic Scene Classification

领域自适应技术在声学场景分类中的评估

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文研究了声学场景分类的领域自适应技术，重点关注卷积神经网络（CNN）和基于Transformer的特征表示。研究评估了两种方法：域对抗神经网络（DANN）和条件域对抗网络（CDAN），并考察了它们在各种领域迁移下的表现。结果表明，DANN对于两种特征提取器都具有持续的有效性，而CDAN仅在CNN上表现良好。这表明领域自适应策略应根据所使用的特定特征表示进行定制。 AI

影响 为音频处理任务中针对特定特征表示定制领域自适应方法提供了见解。

排序理由 关于声学场景分类领域自适应技术的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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领域自适应技术在声学场景分类中的评估

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Abhishek dileep, Shubham Sharma, Padmanabhan Rajan ·

    使用领域自适应在声学场景分类中实现设备不变性

    arXiv:2607.25887v1 Announce Type: cross Abstract: This paper explores the effectiveness of domain adaptation techniques when using convolutional neural network (CNN)-based and transformer-based feature representations for acoustic scene classification. Two well-known domain adapt…

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