論文の概要: Meta-Learning in Audio and Speech Processing: An End to End Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10330v1
• Date: Mon, 19 Aug 2024 18:11:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 18:03:34.472100
• Title: Meta-Learning in Audio and Speech Processing: An End to End Comprehensive Review
• Title（参考訳）: 音声・音声処理におけるメタラーニング : 包括的レビューの終了まで
• Authors: Athul Raimon, Shubha Masti, Shyam K Sateesh, Siyani Vengatagiri, Bhaskarjyoti Das,
• Abstract要約: 本稿では,音声処理におけるメタラーニング手法の体系的レビューを行う。 これには、データ拡張、特徴抽出、前処理技術、メタラーナー、タスク選択戦略に関するオーディオ固有の議論が含まれる。 我々は,メタラーニングとオーディオ処理の交差点において,貴重な洞察を提供し,今後の研究方向を特定することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This survey overviews various meta-learning approaches used in audio and speech processing scenarios. Meta-learning is used where model performance needs to be maximized with minimum annotated samples, making it suitable for low-sample audio processing. Although the field has made some significant contributions, audio meta-learning still lacks the presence of comprehensive survey papers. We present a systematic review of meta-learning methodologies in audio processing. This includes audio-specific discussions on data augmentation, feature extraction, preprocessing techniques, meta-learners, task selection strategies and also presents important datasets in audio, together with crucial real-world use cases. Through this extensive review, we aim to provide valuable insights and identify future research directions in the intersection of meta-learning and audio processing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声・音声処理におけるメタラーニング手法について概説する。 メタラーニングでは、最小限の注釈付きサンプルでモデルパフォーマンスを最大化する必要があるため、低サンプリングオーディオ処理に適している。 この分野は幾らか大きな貢献をしてきたが、音声メタラーニングには包括的調査論文がない。 本稿では,音声処理におけるメタラーニング手法の体系的レビューを行う。 これには、データ拡張、機能抽出、プリプロセッシングテクニック、メタラーナー、タスク選択戦略、および重要な実世界のユースケースとともに、オーディオにおける重要なデータセット提示などが含まれる。 この広範なレビューを通じて,メタラーニングとオーディオ処理の交差点において,貴重な知見を提供し,今後の研究方向を明らかにすることを目的とする。

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