音频相似性搜索允许检索与给定输入 (诸如歌曲、音频剪辑或声音模式) 相似的音频文件。该过程涉及将音频转换为数学表示，通常通过频谱图或深度学习模型生成的嵌入等技术。这些表示捕获音频的关键特征，诸如音调、音高和节奏。
音频相似性搜索用于诸如音乐发现之类的应用中，其中用户可以找到与他们喜欢的歌曲相似的歌曲，并且用于音频取证中，其中可以识别匹配的音频记录。其他用例包括播客推荐系统、音效匹配和音频内容分类。通过使用机器学习模型来分析和比较音频内容，系统可以基于查询的音频特性有效地识别相关结果。
文本语义搜索是什么？
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在自监督学习（SSL）中，计算成本与性能之间的权衡是什么？
“半监督学习（SSL）中计算成本与性能之间的权衡非常显著，主要取决于您愿意投入多少计算能力和资源以实现更好的模型准确性。在SSL中，我们通常利用少量标记数据和更大量的未标记数据来提升性能。这种提升的程度通常与所使用的算法和模型的复杂性相关，
Granger因果关系检验在时间序列分析中是什么？
时间序列预测中的滞后变量是指在模型中用作预测因子的变量的先前观察值。基本上，这些变量表示来自较早时间段的目标变量的值。例如，如果试图预测下一个月的产品销售，您可以将前几个月的销售数据视为滞后变量。在这种情况下，一个月前、两个月前等的销售数据
什么是自监督学习（SSL）？
自监督学习（SSL）是一种机器学习方法，它使模型能够通过在训练过程中创建自己的标签，从未标记的数据中学习。与传统的监督学习依赖于标记数据集来引导学习过程不同，自监督学习利用了数据本身固有的结构。这在获取标记数据成本高昂、耗时或不切实际的情况