論文の概要: Task 1A DCASE 2021: Acoustic Scene Classification with mismatch-devices using squeeze-excitation technique and low-complexity constraint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14658v1
• Date: Fri, 30 Jul 2021 14:24:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-02 12:49:10.393652
• Title: Task 1A DCASE 2021: Acoustic Scene Classification with mismatch-devices using squeeze-excitation technique and low-complexity constraint
• Title（参考訳）: タスク1A DCASE 2021:圧縮励起法と低複雑さ制約を用いたミスマッチデバイスによる音響シーン分類
• Authors: Javier Naranjo-Alcazar, Sergi Perez-Castanos, Maximo Cobos, Francesc J. Ferri, Pedro Zuccarello
• Abstract要約: 音響シーン分類(ASC)は、機械聴取の分野で最も一般的な問題の一つである。 本報告のサブタスクは、モデルの複雑さによって制約されるASC問題に対応する。 具体的には,ガマモントンフィルタバンクを用いた音声の二次元表現と畳み込みニューラルネットワークという2つのステップに基づくシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4973334555746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Acoustic scene classification (ASC) is one of the most popular problems in the field of machine listening. The objective of this problem is to classify an audio clip into one of the predefined scenes using only the audio data. This problem has considerably progressed over the years in the different editions of DCASE. It usually has several subtasks that allow to tackle this problem with different approaches. The subtask presented in this report corresponds to a ASC problem that is constrained by the complexity of the model as well as having audio recorded from different devices, known as mismatch devices (real and simulated). The work presented in this report follows the research line carried out by the team in previous years. Specifically, a system based on two steps is proposed: a two-dimensional representation of the audio using the Gamamtone filter bank and a convolutional neural network using squeeze-excitation techniques. The presented system outperforms the baseline by about 17 percentage points.
• Abstract（参考訳）: 音響シーン分類(ASC)は、機械聴取の分野で最も一般的な問題の一つである。 この問題の目的は、オーディオデータのみを用いて、あらかじめ定義されたシーンの1つにオーディオクリップを分類することである。 この問題はDCASEの異なるエディションで長年にわたって大きく進歩してきた。 通常、異なるアプローチでこの問題に取り組むことができるいくつかのサブタスクがあります。 本報告で提示されるサブタスクは、モデルの複雑さに制約されたASC問題に対応し、また、ミスマッチデバイス(リアルおよびシミュレート)として知られる異なるデバイスから音声を録音する。 このレポートで提示された作業は、前年にチームが実施した調査ラインに従っている。 具体的には,ガマモントンフィルタバンクを用いた音声の二次元表現と,圧縮励起を用いた畳み込みニューラルネットワークという2つのステップに基づくシステムを提案する。 提示されたシステムは、ベースラインを約17ポイント上回る。

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