論文の概要: Cross-Referencing Self-Training Network for Sound Event Detection in Audio Mixtures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13392v1
• Date: Thu, 27 May 2021 18:46:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-31 13:24:03.313947
• Title: Cross-Referencing Self-Training Network for Sound Event Detection in Audio Mixtures
• Title（参考訳）: オーディオミックス中の音事象検出のための相互参照自己学習ネットワーク
• Authors: Sangwook Park, David K. Han, Mounya Elhilali
• Abstract要約: 本稿では,教師なしデータから擬似ラベルを生成するための半教師付き手法を提案する。 DESEDデータベースの「検証」と「公開評価」の双方に関するこれらの手法の結果は、半教師あり学習における最先端技術システムと比較して著しく改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.568610919253352
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Sound event detection is an important facet of audio tagging that aims to identify sounds of interest and define both the sound category and time boundaries for each sound event in a continuous recording. With advances in deep neural networks, there has been tremendous improvement in the performance of sound event detection systems, although at the expense of costly data collection and labeling efforts. In fact, current state-of-the-art methods employ supervised training methods that leverage large amounts of data samples and corresponding labels in order to facilitate identification of sound category and time stamps of events. As an alternative, the current study proposes a semi-supervised method for generating pseudo-labels from unsupervised data using a student-teacher scheme that balances self-training and cross-training. Additionally, this paper explores post-processing which extracts sound intervals from network prediction, for further improvement in sound event detection performance. The proposed approach is evaluated on sound event detection task for the DCASE2020 challenge. The results of these methods on both "validation" and "public evaluation" sets of DESED database show significant improvement compared to the state-of-the art systems in semi-supervised learning.
• Abstract（参考訳）: 音響イベント検出は、興味のある音を識別し、連続録音における各音のカテゴリと時間境界の両方を定義することを目的とした、オーディオタグの重要な側面である。 ディープニューラルネットワークの進歩により、コストのかかるデータ収集とラベル付けの努力を犠牲にして、音響イベント検出システムの性能が大幅に向上した。 実際、現在の最先端の手法では、大量のデータサンプルと対応するラベルを活用して、イベントの音声カテゴリとタイムスタンプの識別を容易にする教師付きトレーニング手法を採用している。 そこで本研究では,非教師データから疑似ラベルを生成する半教師方式を提案し,自己学習とクロストレーニングのバランスをとる学生教師方式を提案する。 さらに,ネットワーク予測から音声区間を抽出する後処理について検討し,音事象検出性能のさらなる向上を図る。 提案手法はDCASE2020チャレンジの音響事象検出タスクに基づいて評価される。 DESEDデータベースの「検証」と「公開評価」の双方に関するこれらの手法の結果は、半教師あり学習における最先端技術システムと比較して著しく改善された。

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