論文の概要: End-to-End Audio Strikes Back: Boosting Augmentations Towards An
Efficient Audio Classification Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11479v2
- Date: Wed, 27 Apr 2022 17:58:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-28 10:57:26.635267
- Title: End-to-End Audio Strikes Back: Boosting Augmentations Towards An
Efficient Audio Classification Network
- Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドオーディオが復活:効率的な音声分類ネットワークに向けた強化
- Authors: Avi Gazneli, Gadi Zimerman, Tal Ridnik, Gilad Sharir, Asaf Noy
- Abstract要約: 本稿では,強力な一般化能力を有する効率的なエンドツーエンドネットワークを提案する。
本手法の有効性とロバスト性を示すため,様々な音響分類セットの実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5173697454104844
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While efficient architectures and a plethora of augmentations for end-to-end
image classification tasks have been suggested and heavily investigated,
state-of-the-art techniques for audio classifications still rely on numerous
representations of the audio signal together with large architectures,
fine-tuned from large datasets. By utilizing the inherited lightweight nature
of audio and novel audio augmentations, we were able to present an efficient
end-to-end network with strong generalization ability. Experiments on a variety
of sound classification sets demonstrate the effectiveness and robustness of
our approach, by achieving state-of-the-art results in various settings. Public
code will be available.
- Abstract（参考訳）: 効率的なアーキテクチャとエンドツーエンドの画像分類タスクの多くの拡張が提案され、よく研究されているが、オーディオ分類の最先端の技術は、大きなデータセットから微調整された大きなアーキテクチャとともに、オーディオ信号の多数の表現に依存している。
音声のライトウェイトな特性と新しい音声拡張を利用することで、強力な一般化能力を持つ効率的なエンドツーエンドネットワークを提供することができた。
各種音響分類セットの実験は, 各種設定における最先端結果の達成により, 提案手法の有効性とロバスト性を示す。
公開コードは利用可能である。
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