patch-drop——新颖的音频增强方法

Patch-drop 是一种用于增强模型鲁棒性和提升性能的音频数据增强方法，首次在 MAST 模型的自监督学习中引入。其核心思想是 随机丢弃输入补丁（patch），从而迫使模型在不完整的输入中学习更加稳健的特征。以下是其工作原理和意义的详细说明：

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1. 工作原理

1. 输入处理：

   • 音频信号首先被转换为对数缩放的梅尔频谱图（log-mel spectrogram）。
   • 该光谱图被划分为固定大小的 补丁（patch），每个补丁表示音频信号的一小部分时频信息。

2. 随机丢弃补丁：

   • 在自监督训练中，Patch-drop 随机选择一部分补丁（通常为20%），并将其移除（设置为零或某种占位符）。
   • 这种丢弃操作仅在训练阶段使用，不影响推理阶段。

3. 学习目标：

   • 剩余的补丁被输入模型，模型需要在丢失部