論文の概要: PILOT: Introducing Transformers for Probabilistic Sound Event Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03903v1
• Date: Mon, 7 Jun 2021 18:29:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-09 15:35:10.191297
• Title: PILOT: Introducing Transformers for Probabilistic Sound Event Localization
• Title（参考訳）: パイロット:確率的音イベント定位のためのトランスフォーマーの導入
• Authors: Christopher Schymura, Benedikt B\"onninghoff, Tsubasa Ochiai, Marc Delcroix, Keisuke Kinoshita, Tomohiro Nakatani, Shoko Araki, Dorothea Kolossa
• Abstract要約: 本稿では,受信したマルチチャンネル音声信号の時間的依存性を自己アテンション機構によってキャプチャする,トランスフォーマーに基づく新しい音声イベント定位フレームワークを提案する。 このフレームワークは, 公開されている3つの音声イベントローカライズデータセットを用いて評価し, 局所化誤差と事象検出精度の点で最先端の手法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.78964411642401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sound event localization aims at estimating the positions of sound sources in the environment with respect to an acoustic receiver (e.g. a microphone array). Recent advances in this domain most prominently focused on utilizing deep recurrent neural networks. Inspired by the success of transformer architectures as a suitable alternative to classical recurrent neural networks, this paper introduces a novel transformer-based sound event localization framework, where temporal dependencies in the received multi-channel audio signals are captured via self-attention mechanisms. Additionally, the estimated sound event positions are represented as multivariate Gaussian variables, yielding an additional notion of uncertainty, which many previously proposed deep learning-based systems designed for this application do not provide. The framework is evaluated on three publicly available multi-source sound event localization datasets and compared against state-of-the-art methods in terms of localization error and event detection accuracy. It outperforms all competing systems on all datasets with statistical significant differences in performance.
• Abstract（参考訳）: 音のイベントの定位は,環境中の音源の位置を音響受信機に対して推定することを目的としている(例)。 マイクロホンアレイ)。 この領域の最近の進歩は、ディープリカレントニューラルネットワークの利用に焦点を当てている。 本稿では,従来のリカレントニューラルネットワークの代替手段としてのトランスフォーマーアーキテクチャの成功に触発されて,受信したマルチチャンネル音声信号の時間的依存性を自己認識機構によってキャプチャする,トランスフォーマーベースの音声イベントローカライゼーションフレームワークを提案する。 さらに、推定音声事象位置は多変量ガウス変数として表現され、従来提案されていた深層学習に基づくシステムでは提供されない不確実性の概念が付加される。 このフレームワークは3つの公開ソース音声イベントローカライズデータセット上で評価され、ローカライズエラーとイベント検出精度の観点から最先端の手法と比較される。 これは全てのデータセット上の競合するシステムにおいて、統計的にパフォーマンスに有意な違いがある。

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