为了微调预训练的音频搜索模型，首先需要使用特定领域的数据将模型调整到您的特定用例。首先，收集与您的应用相关的带标签的音频片段数据集——例如音乐片段、语音命令或环境声音——并将其与搜索查询或元数据配对。将音频预处理成模型期望的格式（例如，频谱图或梅尔频率倒谱系数）。然后，修改模型的输出层或添加任务特定的层。例如，如果原始模型是为通用音频分类训练的，您可能会将其最后一层替换为将音频嵌入映射到搜索任务相似度得分的层。PyTorch 或 TensorFlow 等工具可以通过允许您加载预训练权重和以编程方式调整层来简化此步骤。
接下来，配置训练过程。使用比原始训练更小的学习率，以避免覆盖有用的预训练特征。例如，从比基础模型的初始学习率低 10 倍的学习率开始。应用数据增强技术，例如添加背景噪声、时间拉伸或音高偏移，以提高泛化能力。如果您的目标是基于相似度的搜索，请使用对比损失函数，例如三重损失，该函数训练模型最小化匹配音频-查询对之间的距离，同时最大化不匹配对之间的距离。首先冻结大部分预训练层，然后随着训练的进行逐渐解冻它们。Hugging Face Transformers 或 TensorFlow Hub 等工具提供了 API 来简化此工作流程，Librosa 等库有助于处理音频预处理。
最后，评估和迭代。将数据集分成训练集、验证集和测试集以监控性能。召回率@k（正确结果出现在前 k 个匹配项中的频率）或平均精度均值（MAP）等指标在搜索任务中很常见。例如，如果您的模型根据哼唱检索音乐曲目，则测试目标歌曲是否出现在前 10 个结果中。如果性能停滞，可以尝试解冻更多层、调整损失函数或添加更多样化的训练数据。使用 ONNX 或 TensorFlow Serving 等框架部署微调模型以实现高效推理。通过关注特定领域的数据、仔细调整层和迭代测试，您可以有效地将通用音频模型适应于专门的搜索任务。