論文の概要: Device-Robust Acoustic Scene Classification Based on Two-Stage
Categorization and Data Augmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08389v2
- Date: Thu, 27 Aug 2020 00:33:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-11-10 00:17:09.774240
- Title: Device-Robust Acoustic Scene Classification Based on Two-Stage
Categorization and Data Augmentation
- Title（参考訳）: 2段階分類とデータ拡張に基づくデバイスロバスト音響シーン分類
- Abstract要約: 我々は,GT,USTC,Tencent,UKEの4つのグループからなる共同で,DCASE 2020 Challengeの第1タスク - 音響シーン分類(ASC)に取り組む。
タスク1aは、複数の(実とシミュレートされた)デバイスで記録されたオーディオ信号のASCを10種類の微細なクラスにフォーカスする。
Task 1bは、低複雑さのソリューションを使用して、データを3つの上位クラスに分類することに関心がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.98724740606457
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this technical report, we present a joint effort of four groups, namely
GT, USTC, Tencent, and UKE, to tackle Task 1 - Acoustic Scene Classification
(ASC) in the DCASE 2020 Challenge. Task 1 comprises two different sub-tasks:
(i) Task 1a focuses on ASC of audio signals recorded with multiple (real and
simulated) devices into ten different fine-grained classes, and (ii) Task 1b
concerns with classification of data into three higher-level classes using
low-complexity solutions. For Task 1a, we propose a novel two-stage ASC system
leveraging upon ad-hoc score combination of two convolutional neural networks
(CNNs), classifying the acoustic input according to three classes, and then ten
classes, respectively. Four different CNN-based architectures are explored to
implement the two-stage classifiers, and several data augmentation techniques
are also investigated. For Task 1b, we leverage upon a quantization method to
reduce the complexity of two of our top-accuracy three-classes CNN-based
architectures. On Task 1a development data set, an ASC accuracy of 76.9\% is
attained using our best single classifier and data augmentation. An accuracy of
81.9\% is then attained by a final model fusion of our two-stage ASC
classifiers. On Task 1b development data set, we achieve an accuracy of 96.7\%
with a model size smaller than 500KB. Code is available:
https://github.com/MihawkHu/DCASE2020_task1.
- Abstract（参考訳）: 本報告では,gt,ustc,tencent,ukeの4つのグループによる,dcase 2020チャレンジにおけるタスク1 - 音響シーン分類(asc)に取り組むための共同作業について述べる。
タスク1は2つの異なるサブタスクから構成される。
(i)タスク1aは、複数の(実・模擬)デバイスで記録された音声信号のASCを10種類のきめ細かいクラスに焦点を合わせ、
(II)タスク1bは、低複雑さ解を用いた3つの上位クラスに分類する。
タスク1aでは,2つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアドホックスコアの組み合わせを利用して,音響入力を3つのクラス,次に10つのクラスに分類する新しい2段階ASCシステムを提案する。
4つの異なるCNNアーキテクチャを2段階分類器の実装に適用し,データ拡張手法についても検討した。
タスク1bでは、量子化手法を利用して、上位3クラスCNNアーキテクチャの2つの複雑さを低減します。
タスク1aの開発データセットでは、最高の単一分類器とデータ拡張を用いて、ASCの精度76.9\%を達成する。
81.9\%の精度は、2段階のASC分類器の最終モデル融合によって達成される。
Task 1bの開発データセットでは,500KB以下のモデルサイズで96.7\%の精度を実現する。
コードはhttps://github.com/mihawkhu/dcase2020_task1。
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