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  1. TOOL · CL_254375 ·

    程序化音频预训练受益于源感知扩展和适应性学习

    研究人员探索了程序化音频在可迁移音频表示学习中的有效性。他们的研究使用 FDSL 和 AudioMAE，发现程序化源的扩展涉及两个关键因素：公式类别覆盖率和类别内渲染多样性。程序化音频的最佳掩码比例在 10% 到 25% 之间，这与 AudioSet-28K 青睐的 50% 到 75% 形成对比。分析还表明，程序化音频的补丁多样性较低，时间可预测性较强，这表明需要源感知的预训练配置。