· 2021
AST: Sesuv Spektrumu Transformatörü
AST: Audio Spectrogram Transformer
- 1.006atıf
- 2021yıl
Kısa özet
Audio Spectrogram Transformer (AST), ses sınıflandırması için ilk tamamen dikkat mekanizmasına dayalı modeldir ve 0.485 mAP (AudioSet), %95.6 doğruluk (ESC-50) ve %98.1 doğruluk (Speech Commands V2) ile yeni en iyi sonuçları elde etmiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Ses sınıflandırması için ilk evrişimsiz, tamamen dikkat mekanizmasına dayalı model olan Audio Spectrogram Transformer (AST) tanıtıldı.
- AST, birden fazla ses sınıflandırma kıyaslamasında yeni en iyi sonuçları elde etmektedir.
- AudioSet'te 0.485 mAP, ESC-50'de %95.6 doğruluk ve Speech Commands V2'de %98.1 doğruluk elde edildi.
- CNN'lere dayanmadan dikkat mekanizmalarının ses sınıflandırması için yeterliliğini göstermektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
In the past decade, convolutional neural networks (CNNs) have been widely adopted as the main building block for endto-end audio classification models, which aim to learn a direct mapping from audio spectrograms to corresponding labels.To better capture long-range global context, a recent trend is to add a self-attention mechanism on top of the CNN, forming a CNN-attention hybrid model.However, it is unclear whether the reliance on a CNN is necessary, and if neural networks purely based on attention are sufficient to obtain good performance in audio classification.In this paper, we answer the question by introducing the Audio Spectrogram Transformer (AST), the first convolution-free, purely attention-based model for audio classification.We evaluate AST on various audio classification benchmarks, where it achieves new state-of-the-art results of 0.485 mAP on AudioSet, 95.6% accuracy on ESC-50, and 98.1% accuracy on Speech Commands V2.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2021 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Sinyal İşleme
Signal ProcessingComputer Science