Ljudhändelsedetektion är en utmanande uppgift, särskilt för scener med flera samtidiga händelser. Även händelseklassificeringsmetoder tenderar att vara ganska korrekt, händelse lokalisering innebär ytterligare utmaningar, särskilt när stora mängder märkta data inte är tillgängliga. Uppgift4 i 2018 DCASE utmaningen innebär en händelsedetektering uppgift som kräver noggrannhet i både segmentering och igenkänning av händelser samtidigt som endast svagt märkta träningsdata. Övervakade metoder kan producera exakta händelseetiketter men är begränsade i händelsesegmentering när träningsdata saknar händelsetider. Å andra sidan kan oövervakade metoder som modellerar ljudets akustiska egenskaper ge exakta händelsegränser men inte styras av egenskaperna hos händelseklasser och ljudkategorier. Vi presenterar en hybrid metod som kombinerar en akustisk-driven händelse gräns detektering och en övervakad etikett inference med hjälp av ett djupt neuralt nätverk. Denna ram drar nytta av både oövervakade och övervakade metoder och drar nytta av stora mängder omärkta data, vilket gör den idealisk för storskalig, svagt märkt händelsedetektering. Jämfört med ett baslinjesystem ger den föreslagna metoden en absolut förbättring på 15 % av F-poängen, vilket visar fördelarna med den hybrida nedifrån-och-upp-metoden.
I REF föreslås en hybridmetod som kombinerar en akustiskt styrd händelsegränsdetektering för ljudhändelsemodellering med en övervakad modell för märkningsförutsägelse för SED.
Joint Acoustic and Class Inference for Weakly Supervised Sound Event Detection
{'venue': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}