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哪些神经网络架构常用于音频搜索任务?

对于音频搜索任务,三种神经网络架构被广泛使用:卷积神经网络 (CNN)、基于 Transformer 的模型,以及基于嵌入的架构,如 Siamese 网络或 triplet 网络。 这些方法擅长从音频数据中提取有意义的模式,从而实现高效的相似度匹配或检索。

CNN 非常适合音频搜索,因为它们将频谱图(音频频率随时间的视觉表示)处理为 2D 输入。 通过应用卷积层,CNN 可以学习在音频剪辑中很好地泛化的局部模式(例如,谐波、时间变化)。 例如,像 VGGish(改编自用于音频的 VGG)这样的模型,或在大型数据集(如 AudioSet)上预训练的定制 CNN,通常用于生成音频嵌入。 然后可以使用余弦相似度或其他指标比较这些嵌入以进行搜索。 CNN 的计算效率很高,并且适用于音乐推荐或音效检索等任务,在这些任务中,频谱特征比长期时间上下文更重要。

基于 Transformer 的模型已在处理顺序音频数据方面获得关注,尤其是在长程依赖关系至关重要时。 通过使用自注意力机制,Transformer 可以捕获原始波形或 mel 频谱图中时间步长之间的关系。 像 Wav2Vec 2.0 或音频频谱图 Transformer (AST) 这样的模型在海量音频数据集上进行预训练,使它们能够学习丰富的表示。 对于以语音为中心的搜索(例如,查找口语短语),Transformer 在捕获细微的时间模式方面优于 CNN。 它们还可以适应多模态任务,例如将音频与文本或视频对齐。 但是,Transformer 需要更多的计算资源,这使得它们不太适合没有优化的实时应用。

像 Siamese 或 triplet 网络这样的基于嵌入的架构专注于学习音频剪辑的相似度空间。 这些模型在成对或三元组的音频样本(例如,锚点、正样本、负样本)上进行训练,以最小化相似剪辑之间的距离,并最大化不相似剪辑之间的距离。 例如,使用对比损失的 triplet 网络可以生成嵌入,其中同一首歌的两个版本比不相关的曲目更接近。 这种方法对于基于语音的搜索或指纹识别(例如,类似 Shazam 的系统)特别有效。 像 TensorFlow Similarity 或 PyTorch Metric Learning 这样的工具简化了实现。 虽然这些模型依赖于高质量的训练数据,但它们可以灵活地与其他架构集成,例如将 CNN 特征提取器与 triplet 损失层结合使用。

在实践中,混合方法很常见。 例如,CNN 可能会提取初始特征,然后是用于时间建模的 Transformer,最后是用于嵌入细化的 triplet 损失。 选择取决于数据集大小、延迟要求以及音频是语音、音乐还是环境声音等因素。 像 Librosa 这样的预处理库,以及像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的框架,提供了试验这些架构的构建块。

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