论文笔记：SoundNet: Learning Sound Representations from Unlabeled Video
SoundNet: Learning Sound Representations from Unlabeled Video
Yusuf Aytar∗ Carl Vondrick∗ Antonio Torralba
2016 NIPS
这篇文章是顺着一维卷积相关的内容找过来的，主要是看一下模型实现。这篇文章要解决的问题是自然语音的表示问题，利用深度学习的方法。由于这个任务缺乏带有label的训练集合，所以作者用一些无标签的video进行训练，这种训练集很容易获得。We propose to scale up by capitalizing on the natural synchronization between vision and sound to learn an acoustic representation from unlabeled video.
网络结构如图所示：
网络的配置情况configuration如下：
背景相关的就略过了。主要看一下模型：这里说语音也适用于conv net，因为语音信号的模式我们希望也是 translation invariant 的，并且conv还可以用来降低参数数量。而且，conv比全连接好，可以stack起来，并且认为后面的是higher level concepts。
另外需要注意的是，由于是conv1d，所以fm是二维的（而conv2d实际上是三维的，但是在tf中考虑batch_size放在第一维度所以是4d tensor）。那么为了适应变长度的输入，那么可以考虑做global pooling，和图像的conv2d想法一样，就是把当前的fm的尺寸的参数消除，都变成1（图像就是1×1），然后输出的实际上是一个vector，这时候这个vec的尺寸就只和设定的末层的filter 的个数一致了。
关于network depth的问题，由于这个实验中的dataset较大，所以可以设计的深一点，也能避免过拟合。
这里由于用的是video做输入，所以需要把scene和object的网络模型CNN迁移过来，作为reference，代替标签的作用。用KL散度度量loss。此处从略。
以上就是模型 SoundNet 的基本情况。
2018年05月11日23:52:23
在我们以前，“人生”已被反复了数千万遍，都像昙花泡影地倏现倏灭。 —— 漫画家，丰子恺