Audio Event Detection är en viktig uppgift för innehållsanalys av multimediadata. De flesta av de aktuella verken för att upptäcka ljudhändelser drivs genom övervakade inlärningsmetoder. Vi föreslår en svagt övervakad inlärningsram som kan använda sig av den enorma mängden multimediedata på webben med betydligt mindre annoteringsinsatser och kostnader. Specifikt, Vi använder flera flera instans lärande algoritmer för att visa att ljudhändelse upptäckt genom svaga etiketter är genomförbart. Vi föreslår också en ny skalbar flera instans lärande algoritm och visar att dess konkurrenskraft med andra flera instans lärande algoritmer för ljud händelse upptäckt uppgifter.
REF föreslog skalbara MIL-metoder för ljudhändelseklassificering med svaga etiketter.
Weakly supervised scalable audio content analysis
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}