什么是音频嵌入？ 音频嵌入是音频数据的数值表示，它捕获了诸如音调、节奏或语义内容等关键特征。 这些向量将原始音频（例如，波形或频谱图）压缩成一种紧凑的形式，以便机器学习模型可以高效地处理。 例如，一个 10 秒的音频剪辑可以表示为一个 512 维向量，其中每个维度编码一个特定的声学或上下文特征。 通过将可变长度的音频转换为算法的固定大小输入，嵌入技术可以实现诸如语音识别、音乐推荐或声音分类之类的任务。
它们是如何生成的？ 音频嵌入通常使用训练来提取有意义模式的神经网络创建的。 首先，将原始音频预处理成诸如频谱图之类的格式，该格式可视化频率随时间的变化。 诸如 CNN（卷积神经网络）或 Transformer 之类的模型随后分析这些频谱图，以识别分层特征——较低层中的边缘，较深层中的音素或音符。 例如，诸如 VGGish（在 YouTube 音频剪辑上训练）之类的模型通过将频谱图通过卷积层并从最终密集层提取激活来输出嵌入。 像 Wav2Vec 这样的自监督模型通过从未标记的数据中学习，预测音频的掩码部分以捕获上下文关系，从而更进一步。
示例和实际考虑因素 开发人员通常使用预训练模型来生成嵌入，而无需从头开始训练。 例如，TensorFlow 的 VGGish 模型可以针对自定义声音检测进行微调，而 HuggingFace 的 Wav2Vec 2.0 则用于语音到文本的应用程序。 嵌入还可以降低维度（通过 PCA 或 t-SNE）以进行可视化或聚类。 一个实际的用例是音乐应用程序，该应用程序比较歌曲嵌入以推荐具有相似节奏或情绪的曲目。 诸如 Librosa 之类的工具可帮助预处理音频，而诸如 PyTorch 或 TensorFlow 之类的框架则处理模型推理。 关键挑战包括平衡嵌入大小（为了效率）和信息保留，以及通过填充或截断来处理背景噪声或不同的音频长度。