GitHub-HJ Ok/AudioBERT：音频知识增强语言模型

AudioBERT是一种创新的语言模型，以其独特的能力将听觉知识融入基于文本的任务而脱颖而出。由Hyunjong Ok及其合作者开发，该模型在自然语言处理领域是一场变革，因为它超越了传统的文本分析，能够理解和处理声音。AudioBERT的独特之处在于其采用了基于检索的框架，包括听觉知识跨度检测器和CLAP检索，以将文本与相关音频样本匹配。这种方法在动物声音识别和声音音高比较等任务中取得了显著的改进，其中AudioBERT明显优于BERT和RoBERTa等已建立的模型。该模型的代码和数据集的公开可用性使其成为研究人员和开发人员的可访问资源，他们对推进具有听觉意识的语言处理感兴趣。如果您对人工智能中音频和语言的交叉点感到好奇，探索AudioBERT的方法论和结果可能是您时间的有价值的投资。- AudioBERT是一种通过检索方法将听觉知识注入语言模型的方法，提高了听觉知识任务的性能。 - AuditoryBench是第一个旨在评估语言模型听觉知识的数据集，包括动物声音识别和声音音高比较任务。 - AudioBERT使用对比性语言-音频预训练（CLAP）进行有效的音频-文本匹配。 - AudioBERT在听觉任务中表现优于基线模型，测试集上的准确率显著提高。 - AudioBERT的详细代码可在GitHub上找到。 - AudioBERT的训练使用了BERT-base模型和AST编码器，以及LoRA动态调整模型。 - AudioBERT的安装步骤可以在GitHub上找到。 - AudioBERT的许可证为MIT许可证。 - 如果使用此代码，请引用相关论文。