I detta dokument föreslås en neural nätverk arkitektur och utbildningsprogram för att lära sig start och sluttid för ljudhändelser (starka etiketter) i en ljudinspelning med tanke på bara listan över ljudhändelser som finns i ljudet utan tid information (svaga etiketter). Vi uppnår detta genom att använda ett staplat konvolutionellt och återkommande neuralt nätverk med två förutsägelselager i sekvens ett för de starka följt av den svaga etiketten. Nätverket tränas med hjälp av frame-wise log melband energi som ingångsljudfunktion, och svaga etiketter som tillhandahålls i datasetet som etiketter för den svaga etikett förutsägelse lager. Starka etiketter genereras genom att replikera de svaga etiketterna lika många gånger som ramarna i inmatningsljudfunktionen, och används för starka etikettlager under träning. Vi föreslår att man kontrollerar vad nätverket lär sig av de svaga och starka etiketterna genom olika viktning för den förlust som beräknas i de två förutsägelseskikten. Den föreslagna metoden utvärderas på ett offentligt tillgängligt dataset på 155 timmar med 17 ljudevenemangsklasser. Metoden uppnår den bästa felfrekvensen på 0,84 för starka etiketter och 43,3 % för svaga etiketter på den osedda provdelningen.
Slutligen använde REF ett staplat konvolutionellt och återkommande nätverk för att sekventiellt förutsäga starkare och svagare etiketter.
Sound event detection using weakly labeled dataset with stacked convolutional and recurrent neural network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}