Ett viktigt problem med att använda utdata från en hörselmodell som ingång till ett maskininlärningssystem i en maskin hörande applikation är att hitta ett bra funktionsutdragsskikt. För system som PAMIR (passiv-aggressiv modell för bildsökning) som fungerar bra med en stor gles vektor behövs en konvertering från auditiva bilder till glesa funktioner. För ljud-fil rankning och hämtning från textförfrågningar, baserat på stabiliserade auditiva bilder, tog vi en flerskalig strategi, med vektorquantization för att välja en gles funktion i var och en av många överlappande regioner av olika skalor, med förhoppningen att i vissa regioner funktionerna för ett ljud skulle vara stabil även när andra störande ljud var närvarande och påverkar andra regioner. Vi har nyligen utökat vår testning av detta tillvägagångssätt med hjälp av ljudblandningar, och fann att de sparse-kodade auditory-image funktioner bryta mindre i interferens än vektor-kvantifierade MFCC glesa funktioner gör. Denna första framgång tyder på att vårt hopp om robusthet i interferens verkligen kan vara realiserbara, via den allmänna idén om glesa funktioner som är lokaliserade i ett område där signalkomponenter tenderar att vara lokaliserade eller stabila.
Som en illustration, Lyon et al. visade i REF att sparse-kodad auditiv bild har degradera mindre i interferenser än vektor-kvantifierad Mel-frekvent cepstral koefficienter (MFCC).
Sparse coding of auditory features for machine hearing in interference
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}