技术实操丨 SoundNet 迁移学习之由声音分类到语音情感识别
摘要：声音也是识别对象的一种重要数据源。其中根据声音来识别声音所处的环境也是语音识别的研究内容之一。
一、思路
1、SoundNet模型在视频数据中先预训练，视频任务可能是场景识别，可参考这篇文章SoundNet: Learning Sound Representations from Unlabeled Video。
2、迁移学习：5层的soundnet只取前3层作为迁移层，在新数据集中训练时保持着三层不变，其余两层随机初始化，再训练。
3、在新数据如IEMOCAP中fine-tuning
二、实验数据
三、实验结果
评价指标：AUC
Scratch表示随机初始化的SoundNet。
四、总结
1、面对音频数据稀缺，给出了很好的解决思路，可根据SoundNet文章中的思路，先从视频数据入手，学习SoundNet参数，然后应用到自己的场景中；
2、跨语言迁移学习：文章中从英语场景迁移到汉语场景，效果比单一数据训练提升很大；
3、YFCC100m 、Google AudioSet可用于预训练模型。
参考文献：
[1] ElShaer M E A, Wisdom S, Mishra T. Transfer Learning From Sound Representations For Anger Detection in Speech[J]. arXiv preprint arXiv:1902.02120, 2019.
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原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/726216a08d128c52de79e2e6c】。文章转载请联系作者。
提供全面深入的云计算技术干货 2020.07.14 加入
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