通过奖励学习聆听的概念框架：对新声源的好奇心驱动搜索
声音
2026-05-20 v1
摘要
强化学习是一种强大的学习范式，引领了众多领域的进步。其核心承诺在于通过高层目标进行学习，而无需细粒度标签。然而，它在音频领域仍然难以捉摸，在该领域受到的关注远少于计算机视觉或其他领域。关键问题依然存在：智能体如何能纯粹通过奖励驱动的探索来学习聆听？在这项贡献中，我们概述了以往的尝试，并提出了一个通过奖励学习聆听的新概念框架。我们的方法依赖于对新声源的持续搜索。我们阐述了我们的框架，讨论了开放的技术挑战，并展示了一个初步的概念验证实现，展示了我们方法的可行性。
引用
@article{arxiv.2605.19984,
title = {A conceptual framework for learning to listen by reward: Curiosity-driven search for novel sources},
author = {Andreas Triantafyllopoulos and Jakub Šťastný and Alexios Terpinas and Tianyi Liu and Yuanqi Wang and Björn W. Schuller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.19984},
year = {2026}
}