一种不确定性引导的少样本类增量音频分类方法及装置

本发明涉及一种不确定性引导的少样本类增量音频分类方法及装置。所述方法包括：采用掩码技术重构音频样本，生成掩码音频样本，通过特征提取器获取掩码音频样本的音频特征后，将音频特征输入至Dropout随机分类器获取预测矩阵。基于核范数评估预测矩阵的不确定性，以获取类别对应的重要性权重。将音频样本与新增音频样本输入至特征提取器进行音频特征提取，以通过随机分类器对提取的音频特征进行分类，输出当前样本类别对应的预测结果。根据重要性权重调整预测结果与音频样本之间的类别原型损失函数后，对随机分类器进行联合调优，得到优化的少样本类增量学习模型。采用本方法能够提高少样本量音频信号情况下的音频分类精度。