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申请/专利权人：南京邮电大学;南京龙垣信息科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于局部差异信息辅助的小样本类增量音频分类方法，本发明包括计算模块预训练阶段和分类器融合阶段，将音频分类数据集样本按照类别划分为基类、伪新类和新类，这三个类别互不重叠；所述计算模块预训练阶段为训练特征提取网络，基类分类器和小样本分类权重生成器；所述分类器融合阶段为：从基类中选取每个类别的代表性样本与新类样本混合得到混合样本，将基类分类器与新类分类器级联输入到知识保存模块中，基于混合样本训练知识保存模块，输出能够同时识别基类和新类的统一分类器。本发明改善了相似的新类与基类之间的混淆问题，提高了模型同时识别基类和新类的准确率。
主权项：1.一种基于局部差异信息辅助的小样本类增量音频分类方法，其特征在于，包括计算模块预训练阶段和分类器融合阶段，将音频分类数据集样本按照类别划分为基类、伪新类和新类，这三个类别互不重叠；所述新类包括N个类别，每个类别包括K个样本，所述计算模块预训练阶段包括以下步骤：步骤一：对特征提取网络进行预训练，并冻结特征提取网络的权重；步骤二：基于基类样本训练基类分类器，并冻结基类分类器的权重WB；步骤三：基于伪新类样本，利用情景训练方法训练小样本分类权重生成器，并冻结小样本分类权重生成器的权重；所述分类器融合阶段包括以下步骤：步骤A：通过小样本分类权重生成器直接计算新类分类器权重，并冻结新类分类器的权重；步骤B：从基类中选取每个类别的代表性样本与新类样本混合得到混合样本；步骤C：将基类分类器与新类分类器级联输入到知识保存模块中，基于混合样本训练知识保存模块，输出能够同时识别基类和新类的统一分类器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 南京龙垣信息科技有限公司 一种基于局部差异信息辅助的小样本类增量音频分类方法
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