基于联邦Transformer的隐私增强型婴儿啼哭分类

这项研究探索了联邦学习和Transformer在新领域的应用：婴儿啼哭分析。考虑到所涉及数据的性质，关注隐私保护技术至关重要。

• •应用联邦学习，在婴儿啼哭分析中保护隐私。
• •利用Transformer进行哭声分类，可能提高准确性。
• •采用去噪正则化，可能增强鲁棒性和隐私性。