神经网络中的音频表征学习

21/24神经网络中的音频表征学习第一部分音频表征的意义及其在任务中的重要性 2第二部分卷积神经网络在音频表征学习中的应用 5第三部分循环神经网络在处理时序音频数据中的应用 7第四部分自我注意力机制在提取音频特征中的作用 11第五部分Transformer模型在音频表征学习中的最新进展 13第六部分无监督音频表征学习：聚类和降维 15第七部分半监督音频表征学习：利用标记和未标记数据 18第八部分音频表征学习在音乐和语音处理中的应用 21

第一部分音频表征的意义及其在任务中的重要性关键词关键要点音频特征表征

1.音频特征表征是对原始音频信号的抽象表示，保留了其关键信息，同时滤除了不相关的噪音。

2.这些表征捕获了音频信号的时间、频率和谱结构等特征，为机器学习模型提供了更紧凑且可操作的数据表示。

3.音频特征表征减轻了维数灾难问题，提高了模型的训练效率和性能。

音频表的征学习

1.音频表征学习是从原始音频信号中提取有用特性的过程。

2.机器学习算法，如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，在表征学习中发挥着至关重要的作用，学习识别复杂模式和关系。

3.音频表征学习方法不断发展，融合了自监督学习、生成模型和注意力机制，以增强表征能力。

任务中的音频表征重要性

1.音频表征对各种音频处理任务至关重要，包括语音识别、音乐信息检索和音频事件检测。

2.有效的音频表征使模型能够更准确地区分声音，捕获语音识别中的细微差异，或提取音乐信息检索中的相关特征。

3.表征学习在改善音频处理模型的鲁棒性和泛化性能方面也起着重要作用。

音频表征趋势

1.深度学习和自监督学习的进步推动了音频表征学习的前沿。

2.自监督表示学习利用未标记的数据来训练模型，不需要手工制作的标签，从而扩大了训练数据的范围。

3.生成模型，如变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)，在学习音频表征并生成逼真的音频方面显示出前景。

音频表征挑战

1.音频数据是复杂且高维的，对音频表征学习提出了计算挑战。

2.背景噪音、混响和变化的环境条件会影响音频表征的鲁棒性。

3.标记音频数据的可用性对于监督学习至关重要，但收集和注释此类数据可能成本高昂且耗时。

音频表征未来

1.持续的研究将探索新的表征学习算法，以提高表征能力和鲁棒性。

2.音频表征在诸如音频合成和音乐生成等创造性应用中具有巨大潜力。

3.随着音频处理技术的发展，音频表征学习将继续发挥至关重要的作用，推动人工智能系统对音频信息的理解和交互的能力。音频表征的意义及任务重要性

音频表征是将音频数据转换为有意义的特征向量，这些向量可以表示音频信号的关键信息。有效地表征音频数据对于各种音频处理任务至关重要，包括：

语音识别：

*音频表征捕获语音中的音素和音位信息，使语音识别系统能够将语音信号转换成文本。

音乐信息检索：

*音频表征提取音乐的调性、节奏、和声和音色信息，促进音乐的自动分类、检索和推荐。

环境声音识别：

*音频表征可以识别和分类环境声音，例如车辆、人声和动物，用于安全监控、健康监测和智能家居控制。

音频表征的意义在于：

*信息压缩：音频表征将高维度、冗余的音频数据压缩成低维度、更具信息性的特征。

*相似性度量：音频表征允许对音频信号进行相似性比较，便于进行分类、聚类和检索。

*降噪：音频表征技术可以从嘈杂的音频数据中提取相关信息，抑制噪声。

*鲁棒性：音频表征可以对音频信号中的变化和失真保持鲁棒性，从而提高任务性能。

音频表征在不同任务中的重要性：

语音识别：

*高质量的音频表征提高了语音识别系统的准确性，特别是在嘈杂的环境和有口音的语音情况下。

音乐信息检索：

*有效的音频表征促进了音乐分类的准确性、检索的效率和推荐的个性化。

环境声音识别：

*鲁棒的音频表征对准确识别和分类环境声音至关重要，以确保安全和便利。

其他应用：

*生物特征识别：音频表征用于通过语音识别和音乐分析进行个人识别。

*异常检测：音频表征可以识别异常声音模式，用于工业故障检测和医疗诊断。

*情感分析：音频表征可以捕获语音和音乐中表达的情感信息，用于情感分析和心理健康筛查。第二部分卷积神经网络在音频表征学习中的应用关键词关键要点主题名称：卷积神经网络在时域上的音频表征学习

1.时域卷积神经网络通过一维滤波器捕获音频信号的时序关系，提取出对声音事件建模至关重要的时域特征。

2.这种方法能够学习音频片段中随时间变化的短مدت模式，例如语音中的音素或音乐中的旋律。

3.时域卷积神经网络特别适用于音频分类和识别任务，因为它能够有效地从时序数据中提取有意义的表征。

主题名称：卷积神经网络在频域上的音频表征学习

卷积神经网络在音频表征学习中的应用

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，其在音频表征学习中取得了显著的成功。CNN利用局部连接和权重共享的原则，可以有效地从音频数据中提取具有平移不变性和鲁棒性的特征。

CNN的结构与原理

一个CNN通常由以下层组成：

*卷积层：该层包含多个卷积核，每个卷积核在输入数据上滑动，计算卷积操作。

*池化层：该层应用最大池化或平均池化操作，将特征图中的局部区域合并为一个值，减少特征空间大小。

*全连接层：该层将卷积层和池化层提取的特征映射到输出层的类别标签或连续值。

卷积操作

卷积操作是CNN的关键步骤，它通过卷积核在输入数据上滑动来计算。卷积核是一个小型的权重矩阵，其与输入数据的局部区域进行逐元素乘法，然后求和得到一个特征值。通过在输入数据的所有局部区域上滑动卷积核，生成一个特征图。

池化操作

池化操作用于减少特征空间大小，同时保留重要的特征信息。最大池化操作将特征图中的最大值选取为输出，平均池化操作将特征图中的平均值选取为输出。通过池化操作，既可以减少计算量，又可以提高模型泛化能力。

CNN在音频表征学习中的应用

CNN在音频表征学习中具有以下优势：

*平移不变性：CNN的卷积核在输入数据上滑动，因此对输入信号的平移不敏感。

*鲁棒性：CNN通过池化操作可以有效地应对音频数据中的噪声和失真。

*端到端学习：CNN可以从原始音频数据直接学习表征特征，无需手工特征工程。

CNN的应用场景

CNN已广泛应用于各种音频表征学习任务，包括：

*声音分类：识别音频片段中的特定声音，如语音、音乐和环境噪声。

*语音识别：将语音信号转换成文本。

*音乐信息检索：查找与给定查询音频相似或相关的音乐片段。

*异常检测：识别音频数据中的异常情况，如机器故障和欺诈行为。

*声学场景识别：识别录音的声学环境，如室内、室外或公共场所。

CNN的优化与评估

优化CNN的性能涉及以下方面：

*卷积核大小和数量：选择合适大小和数量的卷积核，以平衡表征能力和计算效率。

*池化类型和大小：确定最适合特定任务的池化类型和大小。

*激活函数：使用ReLU、sigmoid或tanh等激活函数引入非线性。

评估CNN的性能通常采用以下指标：

*准确率：正确分类的样本数量与总样本数量之比。

*召回率：正确识别正样本数量与实际正样本数量之比。

*F1分数：准确率和召回率的加权调和平均值。

结论

卷积神经网络在音频表征学习中发挥着至关重要的作用。其平移不变性、鲁棒性和端到端学习能力使其能够从原始音频数据中提取丰富的特征，从而有效解决各种音频表征学习任务。随着神经网络技术的不断发展，CNN在音频表征学习领域将继续发挥主导作用。第三部分循环神经网络在处理时序音频数据中的应用关键词关键要点时序音频建模

1.循环神经网络（RNN）能够捕获时序音频数据中的序列依赖关系，例如单词之间的联系或音素序列。

2.LSTM（长短期记忆）和GRU（门控循环单元）等特定的RNN变体能够有效地处理长期依赖关系，并在音频建模任务中取得了优异的性能。

3.RNN可以对不同时间步长的序列进行建模，从而捕获音频数据中动态变化的特征。

音频特征提取

1.RNN可以从原始波形数据中提取音频特征，而无需预先定义的手工特征。

2.训练的RNN编码器能够学习音频信号的层次结构表示，突出重要的特征并忽略噪声和冗余信息。

3.RNN提取的特征比传统的手工特征更鲁棒，对音频数据的变化和失真具有更高的容忍度。

音频分类

1.RNN可以应用于音频分类任务，例如语音识别、音乐风格分类和环境声识别。

2.RNN在处理变长音频输入时表现优异，从而可以对具有不同长度的音频样本进行分类。

3.RNN提取的特征能够捕捉音频数据的动态信息，这对于区分不同类别的音频至关重要。

音频生成

1.RNN可以用于生成音频数据，例如语音合成、音乐生成和音效合成。

2.RNN生成器可以通过学习音频序列的分布并生成新的、真实的音频样本。

3.通过控制RNN的状态和训练目标，可以产生具有特定属性或样式的音频数据。

音频增强

1.RNN可以应用于音频增强任务，例如降噪、回声消除和声源分离。

2.RNN能够从嘈杂或降级的音频信号中提取干净的音频，通过学习噪声和干扰的特征并将其从信号中减去。

3.RNN可以作为去噪器的建模层，对原始音频进行处理，从而提高其可理解性和质量。

音频检索

1.RNN可以用于基于内容的音频检索任务，例如查找与查询音频片段相似的音频文件。

2.RNN提取的特征可以将音频数据表示为向量，从而可以计算音频片段之间的相似度。

3.RNN作为音频嵌入器，可以对大规模音频数据集进行索引，并实现高效的搜索和检索。循环神经网络在处理时序音频数据中的应用

循环神经网络（RNN）是一种特殊类型的神经网络，专门用于处理时序数据。它们在处理音频数据方面特别有效，因为音频数据本质上是时序性的，由一系列按时间顺序排列的采样点组成。

RNN通过其循环连接而与传统前馈神经网络区分开来。这意味着RNN单元处理序列中的当前输入时会考虑先前处理过的输入。这种能力使RNN能够学习时序模式和依赖关系，这在音频数据处理中至关重要。

RNN的类型

用于音频表征学习的RNN有几种类型，包括：

*简单循环网络（SRN）：最简单的RNN类型，其中当前单元状态仅依赖于前一个单元的状态。

*长短期记忆（LSTM）：一种特殊的RNN类型，具有“记忆单元”，可以存储长期依赖关系。

*门控循环单元（GRU）：一种比LSTM更简单但具有类似性能的RNN类型。

RNN在音频表征学习中的应用

RNN在音频表征学习中广泛应用于以下任务：

*音频分类：将音频样本分类到不同类别，例如语音、音乐或环境声音。

*说话人识别：识别音频中说话人的身份。

*语音增强：从嘈杂环境或重叠语音中分离并增强语音信号。

*音乐信息检索：从音乐音频中提取特征，以便进行检索和推荐。

*音响场景分析：识别和分类音频中的不同场景，例如室内、室外或自然环境。

RNN的优点

RNN在处理音频数据时有几个优点：

*时序建模：RNN能够学习时序模式和依赖关系，这是音频数据处理的关键。

*记忆能力：LSTM等RNN类型具有记忆单元，可以存储长期依赖关系，这在处理较长音频序列时非常有用。

*灵活性：RNN可以处理变长输入序列，这在音频数据处理中很常见。

RNN的挑战

尽管RNN在音频表征学习中很有效，但它们也面临一些挑战：

*梯度消失：训练RNN时，随着时间步长的增加，反向传播的梯度可能会消失，这会阻碍网络学习。

*梯度爆炸：同样，梯度也可能爆炸，导致训练不稳定。

*训练时间长：RNN的训练可能需要大量时间，尤其是在处理大型数据集时。

缓解挑战

为了缓解上述挑战，研究人员开发了一系列技术，包括：

*梯度裁剪：限制RNN梯度的幅度，防止爆炸。

*正则化技术：例如权重衰减和丢弃，以防止过拟合。

*优化算法：例如RMSprop和Adam，专门用于训练RNN。

*双向RNN：同时处理序列的前向和后向，以捕获更多信息。

结论

循环神经网络是处理音频数据表征学习的一种强大工具。它们能够学习时序模式和依赖关系，并在各种音频任务中表现出色。尽管存在一些挑战，但通过使用适当的技术，RNN可以有效地用于提取音频数据的相关特征，从而促进更准确和有效的音频处理系统。第四部分自我注意力机制在提取音频特征中的作用关键词关键要点【自我注意力机制的类型】

1.缩放点积注意力：用于计算查询和键之间的相似性，并通过缩放和求和来获得值。

2.加性注意力：计算键和查询之间的累加和，并使用softmax函数对其进行归一化。

【自我注意力的运算】

自我注意力机制在音频表征学习中的作用

自我注意力机制是一种神经网络技术，它允许神经网络专注于音频序列中最重要的元素，而忽略不相关的背景噪音。在音频表征学习中，自我注意力机制具有以下作用：

1.时序建模：

自我注意力机制可以建模音频序列中的时序依赖关系。通过计算每个时间步与其他时间步的相似性，神经网络可以识别出重要的模式和结构，例如音高变化、节拍和旋律。

2.特征提取：

自我注意力机制提取音频序列中的关键特征。它通过关注序列中特定时刻之间的相似性和差异，突出重要的声学特征，例如基频、共振峰和谐波。

3.鲁棒性：

自我注意力机制对音频信号中的噪声和失真具有鲁棒性。通过专注于重要特征并抑制背景噪音，神经网络可以从嘈杂或退化的音频中学习有效表征。

4.增强语义表示：

自我注意力机制增强了音频序列的语义表示。它允许神经网络识别音频中的语义概念，例如语音、音乐、环境声音和效果。

5.抑制无关信息：

自我注意力机制抑制了音频序列中无关的信息。它允许神经网络专注于当前时间步相关的特征，而忽略冗余或不相关的背景信息。

工作原理：

自我注意力机制通过计算以下三个步骤来操作音频序列：

1.查询（Query）：将输入序列转换为查询向量，关注序列中特定时间步。

2.键值（Key-Value）：将输入序列转换为键向量和值向量，分别表示序列中的位置和特征。

3.注意力分数：计算查询向量与键向量的点积，得到注意力分数，表示查询时间步与其他时间步的相似性。

4.加权求和：将注意力分数乘以值向量，并进行加权求和，得到输出向量，表示查询时间步的上下文特征。

应用：

自我注意力机制在音频表征学习中得到了广泛应用，包括：

*语音识别

*音乐信息检索

*音频事件检测

*声音合成

*音频增强

示例：

在语音识别任务中，自我注意力机制用于：

*识别语音序列中的音素

*建模语音中音调和节奏的变化

*抑制背景噪声和混响

结论：

自我注意力机制是音频表征学习中一种强大的工具。它允许神经网络专注于音频序列中最相关的特征，生成鲁棒且语义丰富的表征。自我注意力机制在各种音频处理任务中都有广泛的应用，并且随着神经网络技术的不断发展，其潜力还有待进一步探索。第五部分Transformer模型在音频表征学习中的最新进展Transformer模型在音频表征学习中的最新进展

Transformer模型是一种神经网络架构，最初开发用于自然语言处理任务，近年来在音频表征学习领域得到了广泛应用。

时序注意力机制

Transformer模型利用时序注意力机制处理序列数据。通过计算输入序列中每个时步与其他所有时步之间的相关性，注意力机制可以识别重要模式并提取相关特征。

自注意力机制

在音频表征学习中，自注意力机制尤其有用。它允许模型在输入序列中不同时步的特征之间建立直接连接，从而捕捉长距离依赖关系。

位置编码

Transformer模型并不具有固有的位置感知能力。为了解决这个问题，引入了位置编码，它为序列中的每个元素添加了额外的信息，指示其相对于其他元素的位置。

音频表征学习的进展

Wav2Vec2.0：Wav2Vec2.0是一种基于Transformer的音频表征学习模型，它使用卷积神经网络从原始波形中提取特征，然后将这些特征输入到Transformer编码器中。Wav2Vec2.0在各种语音识别任务中取得了最先进的性能。

HuBERT：HuBERT是一种自监督Transformer模型，它使用掩蔽听觉模型（MLM）任务来学习音频表征。HuBERT通过预测被掩蔽的音频段来学习捕获音频语义和结构。

AudioLM：AudioLM是一种大规模Transformer模型，它使用语言建模目标来学习音频表征。AudioLM通过预测序列中下一个音频段来学习捕获音频中的长期依赖关系。

DeCLIP：DeCLIP是一种基于Transformer的扩散模型，它学习将音频表征解码为原始波形。DeCLIP可以生成高保真音频样本，同时保留输入音频的语音内容。

应用

语音识别：Transformer模型在语音识别任务中表现出色，因为它们能够捕获音频序列中的长期依赖关系和细微差别。

音乐信息检索：Transformer模型用于提取音乐音频的表征，用于音乐流派分类、乐器识别和歌曲推荐等任务。

异常检测：Transformer模型用于检测音频数据中的异常，例如机器故障或医学诊断中的异常心脏音。

未来展望

Transformer模型在音频表征学习领域仍处于持续发展中。研究人员正在探索新的架构和训练技术，以进一步提高模型的性能。此外，Transformer模型正被应用于各种新的音频相关任务，例如音频编辑和音效合成。

随着计算能力的提高和更大数据集的可用性，我们预计Transformer模型在音频表征学习中将继续发挥重要作用，推动语音、音乐和音频分析领域的更广泛应用。第六部分无监督音频表征学习：聚类和降维关键词关键要点无监督音频表征学习：聚类和降维

主题名称：聚类

1.聚类算法旨在将数据点分组到具有相似特性的集群中，从而揭示数据中的潜在结构。

2.对于音频数据，聚类算法可以识别共有的声音模式和特征，例如音高、节奏和音色。

3.一些常用的音频聚类算法包括k均值聚类、层次聚类和谱聚类。

主题名称：降维

无监督音频表征学习：聚类和降维

聚类

聚类是将相似数据点分组的无监督学习技术。在音频表征学习中，聚类算法用于将音频信号分组到具有相似特征的类别中。这有助于识别音频特征的潜在结构和模式。

聚类算法有很多种，每个算法都有自己的优势和劣势。常用的算法包括：

*k-means聚类：将数据点分配到k个簇中，每个簇由簇中心点表示。

*层次聚类：构建一个层级结构，将数据点逐步聚合到越来越大的簇中。

*谱聚类：使用谱图论将数据点分配到谱图的连通分量中。

降维

降维是将高维数据投影到低维空间的技术。在音频表征学习中，降维用于减少音频信号的特征维度，同时保留最重要的信息。这有助于提高模型的效率和可解释性。

降维算法有很多种，每个算法都有自己的优势和劣势。常用的算法包括：

*主成分分析（PCA）：找到表示数据点最大方差的线性投影。

*奇异值分解（SVD）：将数据矩阵分解为奇异值、左奇异向量和右奇异向量。

*局部线性嵌入（LLE）：通过局部邻域关系重建数据点的潜在结构。

无监督音频表征学习的应用

无监督音频表征学习在各种音频处理任务中都有应用，包括：

*音频分割：将音频信号分割为不同的部分，如音符、乐器和声音事件。

*音乐流派分类：根据其音色和结构将音乐样本分类到不同的流派中。

*环境声音识别：识别和分类环境中的声音，如交通噪声、自然声音和人类语音。

*语音增强：通过去除噪声和其他失真来增强语音信号的质量。

*音乐推荐：根据用户的聆听历史和音频特征推荐相似或相关的音乐。

挑战和未来方向

无监督音频表征学习仍面临一些挑战，包括：

*数据稀疏性：音频信号通常是稀疏的，这会给聚类和降维算法带来困难。

*维度灾难：音频信号具有高维度，这会增加降维算法的计算复杂度。

*语义鸿沟：音频表征通常反映信号的底层特征，而这些特征与人类感知的语义含义之间存在差距。

未来可能的研究方向包括：

*开发健壮的聚类和降维算法，以处理音频信号的稀疏性和高维度。

*探索多模态音频表征学习，利用音频和文本等其他模态的信息。

*研究跨模态学习，以弥合音频表征和语义含义之间的鸿沟。第七部分半监督音频表征学习：利用标记和未标记数据关键词关键要点半监督音频表征学习的动机

1.有监督学习需要大量的标记数据，这在实际应用中往往难以获取或成本高昂。

2.未标记数据丰富，且易于获取。半监督学习旨在利用未标记数据增强有标记数据的表达能力。

3.音频数据的半监督表征学习可以减轻标记数据的依赖，提高表征的鲁棒性和泛化能力。

协同训练

1.协同训练是半监督学习中最常用的方法之一。它使用两个模型，一个使用标记数据进行训练，另一个使用未标记数据进行训练。

2.两个模型交替训练，其中一个模型的输出作为另一个模型的输入。

3.这迫使模型在未标记数据上进行一致的预测，从而提高它们的表征能力。

正则化

1.正则化技术可以防止模型过拟合未标记数据，从而提高其泛化能力。

2.常见的正则化方法包括数据增强、Dropout和L2正则化。

3.这些技术通过添加噪声、丢弃数据或强制权重稀疏性来阻止模型过分依赖于特定的音频特征。

一致性正则化

1.一致性正则化是一种专门用于半监督音频表征学习的正则化方法。

2.它利用未标记数据的多个视图或表示来惩罚不同视图之间预测的不一致性。

3.这迫使模型学习一致的表征，捕获音频数据的本质特征。

生成模型

1.生成模型可以生成逼真的音频数据，从而扩充标记数据集。

2.这些生成的数据可以与标记数据一起用于训练音频表征模型。

3.生成模型的最新进展，例如对抗生成网络(GAN)，可以生成高质量的音频数据，提高半监督表征学习的性能。

自监督学习

1.自监督学习使用未标记数据中的固有结构来学习有意义的表征。

2.对于音频数据，可以设计各种自监督任务，例如预测时序、区分不同声音源或识别音频事件。

3.自监督学习可以提供额外的监督信号，增强半监督音频表征学习。半监督音频表征学习：利用标记和未标记数据

半监督音频表征学习是一种强大的技术，它利用标记和未标记的音频数据来提高表征学习的性能。该技术利用未标记数据的丰富信息来增强表征，同时利用标记数据的指导来确保其语义学意义。

方法

半监督音频表征学习方法通常涉及以下步骤：

1.预训练：在无监督环境中使用自编码器或聚类等技术对未标记数据进行预训练，以提取原始特征。

2.标签传播：将标记数据的标签传播到未标记数据，利用标记和未标记数据之间的相似性。这可以采用图拉普拉斯矩阵传播或平滑方法。

3.联合训练：联合训练一个神经网络分类器，同时利用标记和未标记数据。标记数据提供监督，未标记数据提供正则化和增强。

4.一致性约束：鼓励模型在对未标记数据进行增强时保持特征表征的一致性。这可以通过最小化扰动下的输出差异或利用伪标签来实现。

优势

半监督音频表征学习提供了以下优势：

*数据利用：利用未标记数据的丰富信息，提高表征学习的性能。

*标记数据稀缺性的缓解：降低对标记数据的需求，这在某些领域可能非常稀缺或昂贵。

*稳健性提高：通过正则化和一致性约束，增强模型对噪声和干扰的稳健性。

*表征泛化性增强：未标记数据提供更广泛的语境信息，导致表征具有更好的泛化能力。

应用

半监督音频表征学习已广泛应用于各种音频相关任务，包括：

*语音识别

*音乐信息检索

*环境声识别

*声学事件检测

*音频分类

案例研究

音乐信息检索：

*在音乐信息检索任务中，半监督音频表征学习已被证明可以提高楽曲分类和推荐的性能。例如，Spotify使用了一种半监督方法，通过利用标记的播放列表和未标记的歌曲流，学习音乐表征。

环境声识别：

*在环境声识别任务中，半监督音频表征学习已被用于从真实环境中识别各种声音事件。例如，谷歌开发了一种半监督模型，通过利用标记的环境声数据集和未标记的音频流，学习声音事件的表征。

挑战

半监督音频表征学习也面临一些挑战：

*标签传播准确性：标签传播过程的准确性至关重要，因为错误的传播可能会引入噪音和偏差。

*一致性约束权重：确定一致性约束的适当权重至关重要，以平衡对标记数据的监督和未标记数据的正则化。

*未标记数据质量：未标记数据的质量会对表征学习的性能产生重大影响。低质量或噪声的未标记数据可能损害模型的性能。

结论

半监督音频表征学习是一种强大的技术，通过利用标记和未标记数据，可以显着提高音频表征的性能。该技术在各种音频相关任务中得到了广泛应用，并有望在未来进一步推动音频理解和处理能力的进步。第八部分音频表征学习在音乐和语音