MIT 之前发过一篇从未标记视频中学习声音表征的论文（SoundNet），近期他们开源了 SoundNet 的实现代码。相关论文可点击「阅读原文」下载。

SoundNet 代码地址：https://github.com/cvondrick/soundnet

摘要：通过有效利用大量从野外收集的未标记声音数据，我们学习了丰富 的自然声音表征。使用两百万未标记的视频，我们利用时间和声音的自然同步来学习声学表征。未标记视频的优势是在经济有限情况下也能获得大规模的、包含有用信号的数据。我们提出一种 student-teacher 训练流程，atv，使用未标记视频作为桥梁，能将来自好的视觉识别模型的有识别力的视觉知识迁移到声音形态。在声学场景/识别分类基准上，我们的声音表征对前沿表现有了极大的改进。可视化数据表明一些高层次语义可在该声音网络中自动生成，即使它是在没有 ground truth 标记的情况下训练的。

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