Djupt lärande metoder har uppnått hög prestanda i sunda igenkänningsuppgifter. Att bestämma hur träningsdata ska matas är viktigt för ytterligare prestandaförbättringar. Vi föreslår en ny inlärningsmetod för djupljudsigenkänning: Mellanklassinlärning (BC-inlärning). Vår strategi är att lära sig ett discriminativt funktionsutrymme genom att känna igen mellanklassljuden som mellanklassljud. Vi genererar mellanklassljud genom att blanda två ljud som tillhör olika klasser med ett slumpmässigt förhållande. Vi matar sedan in det blandade ljudet till modellen och tränar modellen för att producera blandningsförhållandet. Fördelarna med BC-inlärning begränsas inte bara till att öka variationen i träningsdata; BC-inlärning leder till en utvidgning av Fishers kriterium i funktionsutrymmet och en legalisering av positionsförhållandet mellan klassernas särdragsfördelningar. De experimentella resultaten visar att BC-inlärning förbättrar prestandan på olika ljudigenkänningsnätverk, datauppsättningar och system för dataförstärkning, där BC-inlärning alltid visar sig vara till nytta. Dessutom konstruerar vi ett nytt nätverk för djupljudsigenkänning (EnvNet-v2) och utbildar det med BC-inlärning. Som ett resultat av detta uppnådde vi en prestation som överträffar den mänskliga nivån.
I den andra versionen av EnvNet, kallad EnvNetv2 REF, använde författarna en mekanism som hette Between Class (BC) learning.
Learning from Between-class Examples for Deep Sound Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Engineering']}