基于模型融合的音频分类与检索方法研究的开题报告

基于模型融合的音频分类与检索方法研究的开题报
告
一、选题背景和研究意义：
随着互联网技术的不断发展和普及，人们在日常生活中越来越多地
需要通过音频文件进行交流和娱乐。

音频文件的分类和检索技术对于音
频信息的管理和利用具有重要意义。

因此，本研究旨在通过模型融合的
方法，提高音频分类和检索的准确度和效率，以便更好地满足人们的需求。

二、研究目标：
本研究的主要目标是通过模型融合技术，将多个分类和检索模型进
行有效组合，实现音频分类和检索的高效率和准确度。

具体目标包括：
1. 综合分析不同分类和检索模型的优势和不足，选取合适的模型组
合形式。

2. 设计并实现模型融合算法，验证其有效性和可行性。

3. 在音频分类和检索数据集上进行实验，评估模型融合算法的性能，比较其与单一模型的效果差异。

4. 探索和研究模型融合技术的扩展应用，如深度神经网络等。

三、研究方法：
本研究将使用多种方法探索和研究模型融合技术，包括：
1. 综合比较不同分类和检索模型的性能和特点，选取合适的模型组
合方式。

2. 设计并实现模型融合算法，包括基于投票的模型融合和基于特征
提取的融合，以验证其有效性和可行性。

3. 在音频分类和检索数据集上进行实验，评估模型融合技术的性能，方法包括F1 score、mAP、P@k等指标。

4. 探索和研究模型融合技术的扩展应用，如深度神经网络等。

四、可行性分析：
本研究的可行性分析主要从以下几个方面考虑：
1. 数据资源充足：音频分类和检索数据集是公开的，例如librispeech等，能够提供充足的数据支持。

2. 研究方法先进：本研究采用的模型融合技术较先进，具有较高的
研究价值。

3. 研究成果应用价值较高：音频分类和检索技术在人们的日常生活
中具有重要意义，提高其准确率和效率具有广泛的应用前景。

五、预期研究成果：
本研究的预期成果包括：
1. 音频分类和检索模型的评估、分析和比较结果。

2. 模型融合算法的设计和实现，包括基于投票的模型融合和基于特
征提取的融合。

3. 在音频分类和检索数据集上的实验结果和性能评估，比较模型融
合技术与传统单一模型的效果。

4. 探索和研究模型融合技术的扩展应用，如深度神经网络等。

六、进度计划：
本研究计划分为以下四个阶段：
1. 阅读相关文献，对音频分类和检索技术进行调研和分析，研究各
种模型的原理、优缺点，制定模型选取策略和评估指标。

2. 设计和实现模型融合算法，并在音频分类和检索数据集上进行实验。

3. 对模型融合技术进行性能评估，比较模型融合和单一模型的效果。

4. 探索和研究模型融合技术的扩展应用，如深度神经网络等，撰写
论文并进行学术报告。

七、参考文献：
1. Zhang J, Li P, Wang X, et al. A review of automatic speech recognition[J]. Signal Processing: Image Communication, 2019, 69:
189-199.
2. Li C, Ng J Y H, Li W-J, et al. Speech command recognition using multiresolution convolutional neural network for home automation systems[J]. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2020, 28: 1259-1269.
3. Tavakoli H R, Hirschberg J, Hamidian S. Overview of spoken term detection from the 2018 voice search workshop[C]//Proceedings
of the 29th ACM International Conference on Information & Knowledge Management. 2020: 2427-2434.
4. Wang H, Li M, Zhang Z, et al. A deep residual modeling framework for speech emotion recognition[J]. IEEE/ACM Transactions
on Audio, Speech, and Language Processing, 2020, 28: 874-888.。