基于改进教师-学生模型的色情音频事件检测OA北大核心CSTPCD
为保障青少年身心健康,国家日益重视色情信息的监管工作。针对传统色情音频检测无法精准定位事件起止时间的问题,提出一种基于半监督学习的改进教师-学生模型。将无标签、弱标签、强标签数据作为训练集输入,通过多层神经网络提取音频的帧、段特征,随后迭代优化帧、段所产生的分类损失以及教师-学生模型和段分类模型之间的一致性损失。在真实数据集上,实验结果表明当时间容忍度为5 s时,色情类别召回率达到94.3%,F1得分可达到83.4%。
宫法明;司朋举;李昕;
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,山东青岛266580
计算机与自动化
色情音频检测半监督学习教师-学生模型
《计算机应用与软件》 2024 (002)
P.172-177 / 6
科技部创新方法工作专项资助项目(2015IM010300)。
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