論文の概要: L3DAS21 Challenge: Machine Learning for 3D Audio Signal Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05499v1
• Date: Mon, 12 Apr 2021 14:29:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 22:12:01.675147
• Title: L3DAS21 Challenge: Machine Learning for 3D Audio Signal Processing
• Title（参考訳）: L3DAS21 Challenge: 3Dオーディオ信号処理のための機械学習
• Authors: Eric Guizzo, Riccardo F. Gramaccioni, Saeid Jamili, Christian Marinoni, Edoardo Massaro, Claudia Medaglia, Giuseppe Nachira, Leonardo Nucciarelli, Ludovica Paglialunga, Marco Pennese, Sveva Pepe, Enrico Rocchi, Aurelio Uncini, Danilo Comminiello
• Abstract要約: L3DAS21チャレンジは、3Dオーディオ信号処理のための機械学習に関する共同研究の促進と促進を目的としています。 65時間の3DオーディオコーパスであるL3DAS21データセットを,データ使用と結果の提出を容易化するPython APIとともにリリースした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.521891605165917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The L3DAS21 Challenge is aimed at encouraging and fostering collaborative research on machine learning for 3D audio signal processing, with particular focus on 3D speech enhancement (SE) and 3D sound localization and detection (SELD). Alongside with the challenge, we release the L3DAS21 dataset, a 65 hours 3D audio corpus, accompanied with a Python API that facilitates the data usage and results submission stage. Usually, machine learning approaches to 3D audio tasks are based on single-perspective Ambisonics recordings or on arrays of single-capsule microphones. We propose, instead, a novel multichannel audio configuration based multiple-source and multiple-perspective Ambisonics recordings, performed with an array of two first-order Ambisonics microphones. To the best of our knowledge, it is the first time that a dual-mic Ambisonics configuration is used for these tasks. We provide baseline models and results for both tasks, obtained with state-of-the-art architectures: FaSNet for SE and SELDNet for SELD. This report is aimed at providing all needed information to participate in the L3DAS21 Challenge, illustrating the details of the L3DAS21 dataset, the challenge tasks and the baseline models.
• Abstract（参考訳）: L3DAS21 Challengeは、3D音声信号処理のための機械学習の共同研究を促進することを目的としており、特に3D音声強調(SE)と3D音声ローカライゼーションと検出(SELD)に焦点を当てている。 この課題に加えて、65時間の3DオーディオコーパスであるL3DAS21データセットをリリースし、データの使用と結果の提出を容易にするPython APIを伴います。 通常、3Dオーディオタスクに対する機械学習のアプローチは、単一パースペクティブなアンビニクス記録または単一カプセルマイクの配列に基づいている。 そこで本研究では,マルチソース・マルチパースペクティブ・アンビソニック・レコーディングを2つの1次アビソニック・マイクロホンで構成した,新しいマルチチャネル・オーディオ構成を提案する。 私たちの知る限りでは、これらのタスクにデュアルマイクのAmbisonics構成が使用されるのは初めてです。 本稿では,SELD 用 FaSNet とSELD 用 SELDNet の両タスクのベースラインモデルと結果について述べる。 このレポートは、L3DAS21チャレンジに参加するために必要なすべての情報を提供し、L3DAS21データセットの詳細、課題タスク、ベースラインモデルについて説明することを目的としている。

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