論文の概要: A Two-Stage Approach to Device-Robust Acoustic Scene Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01447v1
• Date: Tue, 3 Nov 2020 03:27:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 03:42:33.441585
• Title: A Two-Stage Approach to Device-Robust Acoustic Scene Classification
• Title（参考訳）: デバイスロバスト音響シーン分類における2段階アプローチ
• Authors: Hu Hu, Chao-Han Huck Yang, Xianjun Xia, Xue Bai, Xin Tang, Yajian Wang, Shutong Niu, Li Chai, Juanjuan Li, Hongning Zhu, Feng Bao, Yuanjun Zhao, Sabato Marco Siniscalchi, Yannan Wang, Jun Du, Chin-Hui Lee
• Abstract要約: デバイスロバスト性を改善するために,完全畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく2段階システムを提案する。 以上の結果から,提案したASCシステムにより,開発環境における最先端の精度が得られた。 クラスアクティベーションマッピングを用いたニューラルサリエンシ解析により、モデルによって学習されたパターンに関する新たな洞察が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.98724740606457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To improve device robustness, a highly desirable key feature of a competitive data-driven acoustic scene classification (ASC) system, a novel two-stage system based on fully convolutional neural networks (CNNs) is proposed. Our two-stage system leverages on an ad-hoc score combination based on two CNN classifiers: (i) the first CNN classifies acoustic inputs into one of three broad classes, and (ii) the second CNN classifies the same inputs into one of ten finer-grained classes. Three different CNN architectures are explored to implement the two-stage classifiers, and a frequency sub-sampling scheme is investigated. Moreover, novel data augmentation schemes for ASC are also investigated. Evaluated on DCASE 2020 Task 1a, our results show that the proposed ASC system attains a state-of-the-art accuracy on the development set, where our best system, a two-stage fusion of CNN ensembles, delivers a 81.9% average accuracy among multi-device test data, and it obtains a significant improvement on unseen devices. Finally, neural saliency analysis with class activation mapping (CAM) gives new insights on the patterns learnt by our models.
• Abstract（参考訳）: デバイスロバスト性を改善するため,完全畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく新たな2段階システムである競争データ駆動型音響シーン分類(ASC)システムの,極めて望ましい鍵となる機能を提案する。 我々の2段階システムは、2つのCNN分類器に基づくアドホックスコアの組み合わせを利用する。 i)第1のCNNは、音響入力を3つの広いクラスのうちの1つに分類し、 (ii)第2のcnnは、同じ入力を10のきめ細かいクラスのうちの1つに分類する。 2段階分類器を実装するために3つの異なるCNNアーキテクチャを探索し,周波数サブサンプリング方式を検討した。 また,新しいascデータ拡張方式についても検討した。 dcase 2020タスク1aで評価した結果,提案するascシステムは,cnnアンサンブルの2段階融合方式により,マルチデバイステストデータにおいて81.9%の精度を実現し,未認識のデバイスに対して有意な改善が得られた。 最後に,クラスアクティベーションマッピング(cam)を用いたニューラルサリエンシー解析によって,モデルが学習したパターンに関する新たな洞察が得られます。

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