Existing Test-time Adaptation (TTA) studies rely heavily on static and homogeneous corruption protocols, such as ImageNet-C and CIFAR-10-C/100-C, leading to inconsistent evaluation settings and potentially inflated robustness estimates that are compared with real-world situations. TTA lacks a standardized evaluation infrastructure capable of modeling realistic heterogeneous acoustic degradation. We introduce DHAuDS, a standardized benchmark suite for evaluating audio classification TTA robustness under dynamic corruption severity and heterogeneous noise mixtures. Rather than proposing a new TTA algorithm, DHAuDS focuses on exposing robustness limitations that remain hidden under conventional fixed-noise evaluation protocols.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

综述:计算机视觉持续测试时自适应
专知会员服务
9+阅读 · 7月11日
专知会员服务
10+阅读 · 2021年10月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
使用 FastAI 和即时频率变换进行音频分类
AI研习社
11+阅读 · 2019年5月9日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
读书报告 | Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification
科技创新与创业
48+阅读 · 2018年1月10日
原创 | Attention Modeling for Targeted Sentiment
黑龙江大学自然语言处理实验室
25+阅读 · 2017年11月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
边缘计算的军事应用
专知会员服务
7+阅读 · 8月9日
一种考虑资源机动性的武器目标分配混合算法
专知会员服务
9+阅读 · 8月8日
《多域冲突比较支持模型》60页
专知会员服务
14+阅读 · 8月7日
相关VIP内容
综述:计算机视觉持续测试时自适应
专知会员服务
9+阅读 · 7月11日
专知会员服务
10+阅读 · 2021年10月1日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
使用 FastAI 和即时频率变换进行音频分类
AI研习社
11+阅读 · 2019年5月9日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
读书报告 | Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification
科技创新与创业
48+阅读 · 2018年1月10日
原创 | Attention Modeling for Targeted Sentiment
黑龙江大学自然语言处理实验室
25+阅读 · 2017年11月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员