論文の概要: Urban Rhapsody: Large-scale exploration of urban soundscapes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13064v1
- Date: Wed, 25 May 2022 22:02:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-27 15:43:44.944236
- Title: Urban Rhapsody: Large-scale exploration of urban soundscapes
- Title（参考訳）: 都市rhapsody:都市音環境の大規模探査
- Authors: Joao Rulff, Fabio Miranda, Maryam Hosseini, Marcos Lage, Mark
Cartwright, Graham Dove, Juan Bello, Claudio T. Silva
- Abstract要約: 騒音は都市環境の主要な品質問題の一つである。
環境騒音レベルを高時間分解能で監視するために、低コストのセンサーを配置することができる。
それらが生成するデータの量とデータの複雑さは、重要な分析上の課題を生じさせる。
本稿では,最先端の音声表現,機械学習,視覚分析を組み合わせたフレームワークであるUrban Rhapsodyを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.997538969557649
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Noise is one of the primary quality-of-life issues in urban environments. In
addition to annoyance, noise negatively impacts public health and educational
performance. While low-cost sensors can be deployed to monitor ambient noise
levels at high temporal resolutions, the amount of data they produce and the
complexity of these data pose significant analytical challenges. One way to
address these challenges is through machine listening techniques, which are
used to extract features in attempts to classify the source of noise and
understand temporal patterns of a city's noise situation. However, the
overwhelming number of noise sources in the urban environment and the scarcity
of labeled data makes it nearly impossible to create classification models with
large enough vocabularies that capture the true dynamism of urban soundscapes
In this paper, we first identify a set of requirements in the yet unexplored
domain of urban soundscape exploration. To satisfy the requirements and tackle
the identified challenges, we propose Urban Rhapsody, a framework that combines
state-of-the-art audio representation, machine learning, and visual analytics
to allow users to interactively create classification models, understand noise
patterns of a city, and quickly retrieve and label audio excerpts in order to
create a large high-precision annotated database of urban sound recordings. We
demonstrate the tool's utility through case studies performed by domain experts
using data generated over the five-year deployment of a one-of-a-kind sensor
network in New York City.
- Abstract（参考訳）: 騒音は都市環境の主要な品質問題の一つである。
不快感に加えて、騒音は公衆衛生や教育のパフォーマンスに悪影響を及ぼす。
低コストのセンサは、周囲のノイズレベルを高い時間分解能で監視するためにデプロイできるが、それらが生み出すデータ量とデータの複雑さは、分析上の大きな課題をもたらす。
これらの課題に対処する1つの方法は、騒音源を分類し、都市の騒音状況の時間的パターンを理解するために、特徴を抽出するために使用される機械聴取技術である。
しかし,都市環境における圧倒的なノイズ源数とラベル付きデータの不足により,都市音環境の真のダイナミズムを捉えるのに十分な語彙を持つ分類モデルを作成することはほとんど不可能である。
そこで本稿では,その要求を満たし,特定課題に取り組むために,最先端の音声表現と機械学習,視覚分析を組み合わせたフレームワークであるurban rhapsodyを提案する。
筆者らは,ニューヨーク市におけるセンサネットワークの5年間の展開を通じて生成されたデータを用いて,ドメインの専門家によるケーススタディを通じてツールの有用性を実証する。
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