論文の概要: Few-shot bioacoustic event detection at the DCASE 2022 challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07911v1
• Date: Thu, 14 Jul 2022 09:33:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 07:43:24.005693
• Title: Few-shot bioacoustic event detection at the DCASE 2022 challenge
• Title（参考訳）: dcase 2022チャレンジにおける数発バイオ音響イベント検出
• Authors: I. Nolasco, S. Singh, E. Vidana-Villa, E. Grout, J. Morford, M. Emmerson, F. Jensens, H. Whitehead, I. Kiskin, A. Strandburg-Peshkin, L. Gill, H. Pamula, V. Lostanlen, V. Morfi, D. Stowell
• Abstract要約: わずかにラベル付き例があるにも関わらず、音声イベント検出は音イベントを検出するタスクである。 本稿では,DCASE 2022チャレンジに含まれるバイオアコースティック音響イベント検出タスクの第2版の概要について述べる。 最も高いFスコアは、評価セットの60%であり、昨年の版よりも大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Few-shot sound event detection is the task of detecting sound events, despite having only a few labelled examples of the class of interest. This framework is particularly useful in bioacoustics, where often there is a need to annotate very long recordings but the expert annotator time is limited. This paper presents an overview of the second edition of the few-shot bioacoustic sound event detection task included in the DCASE 2022 challenge. A detailed description of the task objectives, dataset, and baselines is presented, together with the main results obtained and characteristics of the submitted systems. This task received submissions from 15 different teams from which 13 scored higher than the baselines. The highest F-score was of 60% on the evaluation set, which leads to a huge improvement over last year's edition. Highly-performing methods made use of prototypical networks, transductive learning, and addressed the variable length of events from all target classes. Furthermore, by analysing results on each of the subsets we can identify the main difficulties that the systems face, and conclude that few-show bioacoustic sound event detection remains an open challenge.
• Abstract（参考訳）: 音のイベント検出は、興味のクラスを示すいくつかの例があるにもかかわらず、音のイベントを検出するタスクである。 この枠組みは生体音響学において特に有用であり、非常に長い記録に注釈を付ける必要がある場合が多いが、専門家の注釈時間は限られている。 本稿では,DCASE 2022チャレンジに含まれるバイオアコースティック音響イベント検出タスクの第2版の概要について述べる。 タスクの目的、データセット、ベースラインに関する詳細な説明と、得られた主な結果と、提出されたシステムの特徴を提示する。 このタスクは15の異なるチームから提出され、ベースラインよりも13のスコアが高かった。 最も高いFスコアは、評価セットの60%であり、昨年の版よりも大幅に改善された。 高パフォーマンスな手法では、先駆的ネットワーク、トランスダクティブラーニングを使用し、すべてのターゲットクラスからのイベントの可変長に対処した。 さらに, 各サブセットについて結果を解析することにより, システムに直面する主な難しさを識別し, バイオアコースティックな音響事象検出が未確認の課題であることを示す。

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