Обнаружение звуковых событий — востребованная задача в таких областях, как биоакустический мониторинг, техническая диагностика и распознавание аварийных сигналов. Существующие модели эффективно работают с ограниченным набором классов, на которых они обучались, но не способны напрямую распознавать новые или редкие звуки без дообучения. При этом сбор размеченных данных для новых классов требует значительных ресурсов. В работе предлагается подход к прогнозированию эффективности распознавания звукового события до этапа сбора данных: разрабатывается регрессионная модель, которая на основе мета-признаков звука и заданного объема обучающей выборки оценивает ожидаемое качество (mAP) после дообучения базовой модели.

Устинова В.Е. (науч. рук. Ефимова В.А.) Определение качества распознавания аудиообъекта в зависимости от мета-фичей датасета // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/18076