論文の概要: Proposal-based Few-shot Sound Event Detection for Speech and Environmental Sounds with Perceivers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13616v1
• Date: Wed, 28 Jul 2021 19:46:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 16:43:32.432484
• Title: Proposal-based Few-shot Sound Event Detection for Speech and Environmental Sounds with Perceivers
• Title（参考訳）: 受聴者による音声・環境音のマイラルショット音響イベント検出の提案
• Authors: Piper Wolters, Chris Daw, Brian Hutchinson, Lauren Phillips
• Abstract要約: 本稿では,領域提案とPerceiverアーキテクチャを用いた音声イベント検出手法を提案する。 数ショットの音声イベント検出に適したベンチマークデータセットが欠如しているため、2つの新しいエピソードなレアな音声イベントデータセットを生成して評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1989764549743476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There are many important applications for detecting and localizing specific sound events within long, untrimmed documents including keyword spotting, medical observation, and bioacoustic monitoring for conservation. Deep learning techniques often set the state-of-the-art for these tasks. However, for some types of events, there is insufficient labeled data to train deep learning models. In this paper, we propose novel approaches to few-shot sound event detection utilizing region proposals and the Perceiver architecture, which is capable of accurately localizing sound events with very few examples of each class of interest. Motivated by a lack of suitable benchmark datasets for few-shot audio event detection, we generate and evaluate on two novel episodic rare sound event datasets: one using clips of celebrity speech as the sound event, and the other using environmental sounds. Our highest performing proposed few-shot approaches achieve 0.575 and 0.672 F1-score, respectively, with 5-shot 5-way tasks on these two datasets. These represent absolute improvements of 0.200 and 0.234 over strong proposal-free few-shot sound event detection baselines.
• Abstract（参考訳）: キーワードスポッティング, 医療観察, 生物音響モニタリングなど, 長い未編集文書の中で特定の音事象を検出し, 局所化するための多くの重要な応用がある。 ディープラーニングのテクニックはしばしば、これらのタスクの最先端を定めている。 しかし、ある種のイベントでは、ディープラーニングモデルをトレーニングするラベル付きデータが不十分である。 本稿では,音のイベントを正確に局所化できる領域提案と知覚器アーキテクチャを用いて,音のイベント検出のための新しい手法を提案する。 数発の音声イベント検出に適したベンチマークデータセットが欠如していることから,有名人の音声のクリップを音声イベントとして用い,環境音を用いて2つの新しいエピソードなレアな音声イベントデータセットを生成し,評価する。 提案手法は0.575および0.672 f1-scoreをそれぞれ達成し,これら2つのデータセット上で5ショット5ウェイタスクを実現する。 これらは、強いプロポーザルのない数発の音声イベント検出ベースラインよりも 0.200 と 0.234 の絶対的な改善を示している。

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