Acevedo et al.

新评分方法提升音频-语言AI的噪声鲁棒性

研究人员开发了一种名为漂移增强评分（Drift-Augmented Scoring, DAS）的新技术，以提高零样本音频-语言分类模型在声学噪声下的鲁棒性。该方法在余弦评分上增加了一个小额奖励，当噪声音频嵌入朝着文本提示预测的方向漂移时，会奖励相应的类别。DAS在UrbanSound8K和FSD50K等基准数据集上展示了显著的改进，在各种噪声条件下提高了准确率和mAP得分。