摘
要
随着不断增加的机器学习应用场景，机器学习、深度学习等模型的操控更新过于依赖大批的标注数据，导致其过程繁琐，而对于缺乏数据的部分领域便无法得到更好的发展，故此作为机器学习和人工智能范畴重要办法的迁移学习开始受到了普遍关注。而音频事件识别作为音频研究领域的基本中心任务，是当前炙手可热的
例如音频事件检测，音频场景的分析，音频自动标注等
音频研究方向的关键
的一
部分。
本课题旨在利用迁移学习实现对音频事件的识别和分类，从而对音频事件分类问题做一些探索。利用音频特征工程、迁移学习、深度学习等方式
基于迁移学习的音频事件识别器实现-14742字.docx