一、TL；DR

1. 现在的做法有什么问题？主流范式是 “一个类别标签对应多个录音”，需要提前标注+预测预先定义的类别，只能做闭集理解，失去灵活性 
2. 我们怎么做？通过两个编码器和对比学习机制建立语言与音频的关联，将音频和文本描述映射到一个联合的多模态空间进行对齐
3. 做得怎么样？12.8 万对音频 - 文本训练，在8 个领域的 16 项下游任务中评估，即使训练数据小于CV模型，Zero-Shot上达到了SoTA。finetune后在5项评估任务中也是SOTA
4. 能做什么？消除了对类别标签训练的依赖，在推理时灵活预测类别，并能泛化到多个下游任务
5. 对应的链接：
   1. paper：https://arxiv.org/pdf/2206.04769v1

   2. code：https://github.com/LAION-AI/CLAP

   3.  code：https://github.com/microsoft/CLAP

二、方法

CLAP 的结构如图 1 所示：

1. 输入为音频和文本对，分别传入音频编码器和文本编码器。两种表示通过线性投影映射到联合多模态空间中，
2. 该空间通过batch中音频 - 文本对的（不）相似性，利用对比学习进行学习。
3. 预训练的编码器及其MLP层可用于计算音频和文本embedding，从而实现zero-shot分类。

2.1 对比语言 - 音频预训练

2.1.1 特征提取

2.1.2 线性变化

2.1.3 计算相似性

2.2 zero-shot线性分类

对于零样本分类，利用 CLAP 判断音频与文本相似性的能力。考虑一个包含C个类别标签和N个测试音频的目标数据集：

1. 首先，使用预训练的编码器及其投影层，计算N个音频的音频嵌入和C个类别的文本嵌入；
2. 由于两种嵌入处于同一空间，计算每个测试音频与所有类别标签的余弦相似度，每个音频将获得与类别标签数量相同的 logits；
3. 对 logits 应用 softmax 函数（适用于二分类或多分类任务）或 sigmoid 函数（适用于多标签分类任务），将其转换为概率分布。

三、Experiments

3.1 数据集

训练数据：从4 个数据集中选取了12.8万对音频 - 文本数据对构建 CLAP 的训练集，具体包括：

1. 从 FSD50k 中提取 36,796 对，从 ClothoV2  中提取 29,646 对，从 AudioCaps 中提取 44,292 对，从 MACS中提取 17,276 对。数据集详细信息见附录 A 和表 4。

下游任务：我们选取了 8 个领域的 16 个数据集作为下游任务，包括：

• 5 项声音事件分类任务；
• 5 项音乐相关任务（音乐与语音分类、音乐流派分类、音乐节拍与调性分类等）；
• 1 项声学场景分类任务；
• 4 项语音相关任务（情感识别、关键词识别、人声分类（如咳嗽、喷嚏、笑声等））；
• 1 项说话人计数任务（统计录音中 0-10 人的说话人数）。

数据集信息见表 1，详细说明见附录 B 和表 5。

3.2 实验设置

预处理：音频采用对数梅尔频谱表示，采样率为 44.1 kHz，跳步大小为 320 秒，窗口大小为 1024 秒，梅尔 bins 数量为 64，频率范围为 50-8000 Hz。训练时，每个音频片段随机截断为 5 秒的连续片段，若长度不足则进行填充。文本描述未做修改，训练时音频 - 文本对按批次随机采样。

编码器：

• 音频编码器选用 CNN14 ，以便与现有最优模型公平对比。该模型含 8080 万参数，嵌入维度为 2048，已在 AudioSet 的 200 万音频片段上预训练。
• 文本编码器选用 BERT，采用 HuggingFace实现的 BERT-base-uncased 版本，含 1.1 亿参数。为提高计算效率，文本序列最大长度限制为 100 字符，取 BERT 最后一层的 [CLS] token 作为文本嵌入（维度 768）。

音频嵌入和文本嵌入通过两个可学习的投影矩阵映射到维度为 1024 的多模态空间中。温度参数 τ 为可学习参数，初始值设为 0.007；为避免训练不稳定，经 τ 缩放后的 logits 最大值被限制为 100。

微调时候固定text/audio encoder参数对表现的影响：

3.3 CLAP 的评估设置

零样本评估：验证 CLAP 对未见过的类别和音频的泛化能力，具体设置见 2.2 节。评估时不直接使用类别标签，而是构建自然语言提示模板：“This is a sound of [class label]”。除 3 个任务外，所有领域均使用统一模板：

• 情感识别任务使用：“this person is feeling [class label]”；
• 关键词识别任务直接使用关键词作为文本；
• 说话人计数任务使用：“[number between 0-10] persons speaking”。

有监督特征提取评估：验证 CLAP 学习的音频表示质量。针对下游任务，将 CLAP 作为特征提取器，后续接 1 层或 3 层全连接分类器（分别记为 Freeze L1 和 Freeze L3），参考 [23] 的设置。训练采用 Adam 优化器，学习率 10⁻³，训练 30 个 epoch。受计算资源限制，未进行超参数网格搜索。

有监督微调评估：对比 CLAP 与文献中各任务的最优性能。针对下游任务，解冻音频编码器并与附加的 1 层或 3 层全连接分类器共同微调，优化器为 Adam，学习率 10⁻⁴，训练 30 个 epoch。受计算资源限制，未进行超参数网格搜索。