論文の概要: DASEE A Synthetic Database of Domestic Acoustic Scenes and Events in Dementia Patients Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13423v1
• Date: Tue, 27 Apr 2021 18:51:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 21:42:46.950994
• Title: DASEE A Synthetic Database of Domestic Acoustic Scenes and Events in Dementia Patients Environment
• Title（参考訳）: DASEE A Synthetic Database of Domestic Acoustic Scenes and Events in Dementia patients Environment
• Authors: Abigail Copiaco, Christian Ritz, Stefano Fasciani, Nidhal Abdulaziz
• Abstract要約: 静かで騒々しい環境でエミュレートされたサウンドシーンとイベントで構成された、偏見のない合成国内オーディオデータベースを生成します。 データは、認知症患者の環境で一般的に直面する問題を反映して慎重に収集されます。 クリーンでノイズの多い信号を5秒間隔で抽出し,16kHzで均一にサンプリングした11級データベースを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Access to informative databases is a crucial part of notable research developments. In the field of domestic audio classification, there have been significant advances in recent years. Although several audio databases exist, these can be limited in terms of the amount of information they provide, such as the exact location of the sound sources, and the associated noise levels. In this work, we detail our approach on generating an unbiased synthetic domestic audio database, consisting of sound scenes and events, emulated in both quiet and noisy environments. Data is carefully curated such that it reflects issues commonly faced in a dementia patients environment, and recreate scenarios that could occur in real-world settings. Similarly, the room impulse response generated is based on a typical one-bedroom apartment at Hebrew SeniorLife Facility. As a result, we present an 11-class database containing excerpts of clean and noisy signals at 5-seconds duration each, uniformly sampled at 16 kHz. Using our baseline model using Continues Wavelet Transform Scalograms and AlexNet, this yielded a weighted F1-score of 86.24 percent.
• Abstract（参考訳）: 情報データベースへのアクセスは、注目すべき研究の重要部分である。 近年,家庭内音声分類の分野では大きな進歩を遂げている。 いくつかのオーディオデータベースが存在するが、これらは、音源の正確な位置や関連するノイズレベルなどの情報量に制限される。 本研究では,静音環境と騒音環境の両方でエミュレートされた音声シーンとイベントからなる,非偏りのない合成音声データベースの作成手法について詳述する。 データは、認知症患者環境でよく直面する問題を反映し、現実世界で起こりうるシナリオを再現するように注意深くキュレートされる。 同様に、部屋インパルス応答はヘブライ・シニアライフ施設の典型的な一床アパートに基づいている。 その結果、16kHzで均一にサンプリングされたクリーン信号とノイズ信号の抜粋を5秒間隔で含む11種類のデータベースが得られた。 Continues Wavelet Transform ScalogramsとAlexNetを使ったベースラインモデルにより、重み付きF1スコアは86.24%となった。

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