Meta-Learning with Pretrained Audio Representations Enables One-Shot Acoustic Signal Classification
Notice bibliographique
Résumé
Few-shot acoustic signal classification remains a challenging problem due to the high diversity and variability of acoustic data and limited availability of labeled samples. While pretrained audio classification models have proven effective for various acoustic signal classification tasks, fine-tuning them can still lead to overfitting in low-resource settings. In this work, we proposes an attention-based meta-learning framework that operates on the hidden states of a pretrained audio classification model. Specifically, we introduce a trainable hierarchical additive attention module to extract meaningful features from the hidden states of a large-scale pre-trained Audio Spectrogram Transformer (AST). The attention mechanism is trained with a simple meta-learning paradigm, enabling effective adaptation to one-shot learning tasks. We evaluates the proposed model on multiple acoustic signal classification tasks, including acoustic scene classification, sound event recognition and underwater vessel noise classification. Experimental results demonstrate that our proposed framework substantially outperforms the existing methods such as CNN-based prototypical networks in terms of one-shot classification accuracy. This research not only provides an efficient solution for low data resource acoustic pattern recognition tasks but also demonstrate the strong potential of pre-trained audio classification models when combined with metalearning framework for few-shot learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».