Fugu-MT 論文翻訳(概要): QTI Submission to DCASE 2021: residual normalization for device-imbalanced acoustic scene classification with efficient design

論文の概要: QTI Submission to DCASE 2021: residual normalization for device-imbalanced acoustic scene classification with efficient design

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13909v1
Date: Tue, 28 Jun 2022 11:42:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-02 11:02:56.404536
Title: QTI Submission to DCASE 2021: residual normalization for device-imbalanced acoustic scene classification with efficient design
Title（参考訳）: QTIのDCASE 2021への提出:効率的な設計によるデバイス不均衡音場分類のための残留正規化
Authors: Byeonggeun Kim, Seunghan Yang, Jangho Kim, Simyung Chang
Abstract要約: このタスクの目的は、モデル複雑性の制約の下でデバイス不均衡なデータセットのためのオーディオシーン分類システムを設計することである。本報告では,目標を達成するための4つの方法を紹介する。提案システムは,TAU Urban Acoustic Scenes 2020 Mobileにおける平均テスト精度76.3%,315kパラメータによる開発データセット,圧縮後の75.3%,非ゼロパラメータの61.0KBまでの平均テスト精度を達成している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.412720572948087
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This technical report describes the details of our TASK1A submission of the DCASE2021 challenge. The goal of the task is to design an audio scene classification system for device-imbalanced datasets under the constraints of model complexity. This report introduces four methods to achieve the goal. First, we propose Residual Normalization, a novel feature normalization method that uses instance normalization with a shortcut path to discard unnecessary device-specific information without losing useful information for classification. Second, we design an efficient architecture, BC-ResNet-Mod, a modified version of the baseline architecture with a limited receptive field. Third, we exploit spectrogram-to-spectrogram translation from one to multiple devices to augment training data. Finally, we utilize three model compression schemes: pruning, quantization, and knowledge distillation to reduce model complexity. The proposed system achieves an average test accuracy of 76.3% in TAU Urban Acoustic Scenes 2020 Mobile, development dataset with 315k parameters, and average test accuracy of 75.3% after compression to 61.0KB of non-zero parameters.
Abstract（参考訳）: 本技術報告では,DCASE2021チャレンジのTASK1A提出の詳細について述べる。このタスクの目的は、モデル複雑性の制約の下でデバイス不均衡なデータセットのためのオーディオシーン分類システムを設計することである。本報告では,目標を達成するための4つの方法を紹介する。まず,Residual Normalizationを提案する。Residual Normalizationは,ショートカットパスによるインスタンス正規化を利用して不要なデバイス固有の情報を,分類に有用な情報を失うことなく破棄する機能正規化手法である。第2に,レセプティブフィールドが限定されたベースラインアーキテクチャの修正版である,効率的なアーキテクチャ bc-resnet-mod を設計した。第3に,1台から複数のデバイスへのスペクトログラム変換を利用してトレーニングデータを増強する。最後に, 3つのモデル圧縮スキーム, プルーニング, 量子化, 知識蒸留を用いて, モデルの複雑性を低減する。提案システムは,tau都市音響シーン2020における平均テスト精度76.3%,315kパラメータを用いた開発データセット,圧縮後の平均テスト精度75.3%を61.0kbの非ゼロパラメータで達成する。

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