Meta-Learning in Audio and Speech Processing: An End to End Comprehensive Review

该调查概述了在音频和语音处理场景中使用的各种元学习方法。元学习用于在最少的注释样本下最大化模型性能，使其适用于低样本音频处理。尽管该领域已经做出了一些重要的贡献，但音频元学习仍然缺乏全面的综述论文。我们提供了一个系统性的音频处理元学习方法的综述。这包括关于数据增强、特征提取、预处理技术、元学习器、任务选择策略的音频特定讨论，并呈现了重要的音频数据集，以及关键的真实世界应用案例。通过这个广泛的综述，我们旨在提供有价值的见解，并确定元学习和音频处理交叉领域的未来研究方向。

本文旨在系统地回顾音频处理中的元学习方法，并探讨其在最小标注样本下最大化模型性能的应用。虽然该领域已经取得了一些重要的进展，但音频元学习仍缺乏全面的综述论文。

本文系统回顾了音频处理中的元学习方法，包括数据增强、特征提取、预处理技术、元学习器、任务选择策略等方面，并介绍了重要的音频数据集和关键的实际应用场景。通过这个广泛的回顾，我们旨在提供有价值的见解，并确定元学习和音频处理交叉领域的未来研究方向。

本文介绍了音频处理中的元学习方法及其应用，提供了有价值的见解，为未来研究方向提供了指导。实验使用了多个数据集，包括开源数据集和作者自己创建的数据集。作者还讨论了元学习在音频领域中的局限性，并提出了未来研究的方向。

最近的相关研究包括：'Few-shot audio classification using meta-learning'、'Meta-Learning for Low-Resource Speech Recognition'、'A survey on deep transfer learning for acoustic scene classification'等。