論文の概要: L3DAS22 Challenge: Learning 3D Audio Sources in a Real Office Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10372v1
• Date: Mon, 21 Feb 2022 17:05:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 12:47:26.065027
• Title: L3DAS22 Challenge: Learning 3D Audio Sources in a Real Office Environment
• Title（参考訳）: L3DAS22チャレンジ:リアルオフィス環境で3Dオーディオソースを学習する
• Authors: Eric Guizzo, Christian Marinoni, Marco Pennese, Xinlei Ren, Xiguang Zheng, Chen Zhang, Bruno Masiero, Aurelio Uncini, Danilo Comminiello
• Abstract要約: L3DAS22 Challengeは、3D音声強調と3D音像定位と検出のための機械学習戦略の開発を促進することを目的としている。 この課題はL3DAS21エディションのタスクを改善し拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.480610577162478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The L3DAS22 Challenge is aimed at encouraging the development of machine learning strategies for 3D speech enhancement and 3D sound localization and detection in office-like environments. This challenge improves and extends the tasks of the L3DAS21 edition. We generated a new dataset, which maintains the same general characteristics of L3DAS21 datasets, but with an extended number of data points and adding constrains that improve the baseline model's efficiency and overcome the major difficulties encountered by the participants of the previous challenge. We updated the baseline model of Task 1, using the architecture that ranked first in the previous challenge edition. We wrote a new supporting API, improving its clarity and ease-of-use. In the end, we present and discuss the results submitted by all participants. L3DAS22 Challenge website: www.l3das.com/icassp2022.
• Abstract（参考訳）: L3DAS22 Challengeは、オフィスのような環境での3D音声強調と3D音像定位と検出のための機械学習戦略の開発を促進することを目的としている。 この課題はL3DAS21エディションのタスクを改善し拡張する。 我々は,L3DAS21データセットの一般的な特徴を維持する新しいデータセットを作成したが,データポイントが拡張され,ベースラインモデルの効率が向上し,以前の課題の参加者が直面する大きな困難を克服する制約が追加された。 タスク1のベースラインモデルを前回のチャレンジ版で最初にランク付けしたアーキテクチャを使って更新した。 新しいサポートAPIを開発し、その明確さと使いやすさを改善しました。 最後に、すべての参加者が提出した結果を提示し、議論する。 L3DAS22 Challenge website: www.l3das.com/icassp2022

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