論文の概要: Active Learning for Sound Event Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05033v2
• Date: Wed, 9 Sep 2020 14:49:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 19:48:36.682846
• Title: Active Learning for Sound Event Detection
• Title（参考訳）: 音響イベント検出のためのアクティブラーニング
• Authors: Shuyang Zhao, Toni Heittola, Tuomas Virtanen
• Abstract要約: 本稿では,音事象検出(SED)のための能動的学習システムを提案する。 本研究の目的は,学習したSEDモデルの精度を限定的なアノテーションで最大化することである。 注目すべきは、ターゲット音イベントが稀なデータセットにおいて、必要なアノテーションの労力を大幅に削減できることだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.750572243562576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes an active learning system for sound event detection (SED). It aims at maximizing the accuracy of a learned SED model with limited annotation effort. The proposed system analyzes an initially unlabeled audio dataset, from which it selects sound segments for manual annotation. The candidate segments are generated based on a proposed change point detection approach, and the selection is based on the principle of mismatch-first farthest-traversal. During the training of SED models, recordings are used as training inputs, preserving the long-term context for annotated segments. The proposed system clearly outperforms reference methods in the two datasets used for evaluation (TUT Rare Sound 2017 and TAU Spatial Sound 2019). Training with recordings as context outperforms training with only annotated segments. Mismatch-first farthest-traversal outperforms reference sample selection methods based on random sampling and uncertainty sampling. Remarkably, the required annotation effort can be greatly reduced on the dataset where target sound events are rare: by annotating only 2% of the training data, the achieved SED performance is similar to annotating all the training data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音イベント検出(sed)のためのアクティブ学習システムを提案する。 本研究の目的は,学習したSEDモデルの精度を限定的なアノテーションで最大化することである。 提案するシステムは,まずラベルなしの音声データセットを解析し,その音声セグメントを手動アノテーションで選択する。 提案する変化点検出手法に基づいて候補セグメントを生成し、その選択はミスマッチ・ファースト・トラバーサルの原理に基づいている。 sedモデルのトレーニングの間、記録は訓練入力として使われ、注釈付きセグメントの長期的文脈を保つ。 提案システムは,評価に用いる2つのデータセット(TUT Rare Sound 2017 と TAU Space Sound 2019)において,参照手法よりも明らかに優れている。 記録によるトレーニングは、注釈付きセグメントのみによるトレーニングよりも優れている。 Mismatch-first farthest-traversal はランダムサンプリングと不確実サンプリングに基づく参照サンプル選択法より優れている。 目標音イベントが稀なデータセットでは、必要なアノテーションの労力を大幅に削減することが可能であり、トレーニングデータの2%のみに注釈を付けることで、得られたsed性能は、すべてのトレーニングデータに注釈をつけるのと類似している。

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