Audio Spectrogram Transformer
时间: 2023-10-16 15:12:06 浏览: 40
好的,我明白了。关于 "Audio Spectrogram Transformer",我可以告诉你,它是一种基于Transformer架构的音频处理模型,用于将音频信号转换为其对应的频谱图。这种模型通常用于语音识别、音乐分类和声音分割等任务。
在这种模型中,输入音频信号首先被转换为其对应的频谱图,然后通过多层Transformer编码器进行处理,最终输出相应的预测结果。这种模型的优点是可以处理变长的音频信号,并且在一些任务上取得了很好的效果。
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AST: Audio Spectrogram Transformer
AST: Audio Spectrogram Transformer是一种无卷积、纯基于注意力机制的模型,它于处理音频频谱图,并能够获取长距离的全局上下文。AST模型是从用于图像分类的ViT模型进行迁移学习得到的。AST模型的架构包括谱图分割、线性投影层、Transformer Encoder和线性层等组件。谱图分割后,输入到线性投影层得到patch embedding。为了捕获输入patch的顺序信息,作者在patch embedding中添加了position embedding,并将它们一起输入到Transformer Encoder中。在每个序列的开始部分加上[CLS],并使用[CLS]对应的最终隐藏状态作为分类任务的序列表示。通过Transformer Encoder后,输出和输入的形状保持一致。最后,通过线性层得到最终的分类结果。
spectrogram
Spectrogram是一种将信号在时间和频率上进行可视化的方法。它通常被用来分析声音、语音和音乐等信号,以便于理解和处理。在一个Spectrogram中,时间被表示为水平轴,频率被表示为垂直轴,信号的强度则用颜色或灰度来表示。这种可视化方法可以帮助人们更好地理解信号的频率成分和它们随时间的变化情况。