論文の概要: SONYC-UST-V2: An Urban Sound Tagging Dataset with Spatiotemporal Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05188v1
- Date: Fri, 11 Sep 2020 01:19:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 22:08:01.416332
- Title: SONYC-UST-V2: An Urban Sound Tagging Dataset with Spatiotemporal Context
- Title（参考訳）: SONYC-UST-V2:時空間を考慮した都市音響タグデータセット
- Authors: Mark Cartwright, Jason Cramer, Ana Elisa Mendez Mendez, Yu Wang,
Ho-Hsiang Wu, Vincent Lostanlen, Magdalena Fuentes, Graham Dove, Charlie
Mydlarz, Justin Salamon, Oded Nov, and Juan Pablo Bello
- Abstract要約: 時空間情報を用いた都市音のタグ付けのためのデータセットを提案する。
このデータセットは、メタデータが都市サウンドタグの予測にどのように役立つかを調査する機会を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.84541094143274
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present SONYC-UST-V2, a dataset for urban sound tagging with
spatiotemporal information. This dataset is aimed for the development and
evaluation of machine listening systems for real-world urban noise monitoring.
While datasets of urban recordings are available, this dataset provides the
opportunity to investigate how spatiotemporal metadata can aid in the
prediction of urban sound tags. SONYC-UST-V2 consists of 18510 audio recordings
from the "Sounds of New York City" (SONYC) acoustic sensor network, including
the timestamp of audio acquisition and location of the sensor. The dataset
contains annotations by volunteers from the Zooniverse citizen science
platform, as well as a two-stage verification with our team. In this article,
we describe our data collection procedure and propose evaluation metrics for
multilabel classification of urban sound tags. We report the results of a
simple baseline model that exploits spatiotemporal information.
- Abstract（参考訳）: SONYC-UST-V2は時空間情報を用いた都市音のタグ付けのためのデータセットである。
本データセットは,実際の都市騒音モニタリングのための機械聴取システムの開発と評価を目的としている。
都市録音のデータセットは利用可能であるが、このデータセットは、時空間メタデータが都市音響タグの予測にどのように役立つかを調べる機会を提供する。
SONYC-UST-V2は"Sounds of New York" (SONYC)音響センサネットワークの18510のオーディオ録音で構成されており、センサの取得と位置のタイムスタンプを含んでいる。
データセットには、zooniverse市民科学プラットフォームからのボランティアによるアノテーションと、チームによる2段階の検証が含まれています。
本稿では,都市音声タグのマルチラベル分類のためのデータ収集手法と評価指標を提案する。
時空間情報を利用した簡易ベースラインモデルの結果を報告する。
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