本發(fā)明涉及基于聚焦損失函數(shù)的指導型聲學事件檢測模型訓練方法,該方法包括:從音頻數(shù)據(jù)訓練集中提取聲學特征;搭建指導型聲學事件檢測模型并根據(jù)所述聲學特征解決聲學事件檢測任務和聲學事件分類任務;指導型聲學事件檢測模型包括:復雜教師模型、輕量化學生模型和分類器部分;兩階段訓練方式訓練指導型聲學事件檢測模型。本申請實施例指導型聲學事件檢測模型能充分學習不同數(shù)據(jù)類型中所包含的特征信息,同時將復雜教師模型學習的特征信息蒸餾到輕量化學生模型中,減少了參數(shù)量,加快了模型收斂速度,在不同訓練階段有針對性學習簡單樣本與困難樣本,改善了指導型聲學事件檢測模型對復雜類別事件的檢測性能,提高了聲學事件檢測的魯棒性。
聲明:
“基于聚焦損失函數(shù)的指導型聲學事件檢測模型訓練方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)