論文の概要: TC-SKNet with GridMask for Low-complexity Classification of Acoustic scene

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02287v1
• Date: Wed, 5 Oct 2022 14:24:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 15:36:32.856681
• Title: TC-SKNet with GridMask for Low-complexity Classification of Acoustic scene
• Title（参考訳）: グリッドマスクを用いたTC-SKNetによる音響シーンの低複雑さ分類
• Authors: Luyuan Xie, Yan Zhong, Lin Yang, Zhaoyu Yan, Zhonghai Wu, Junjie Wang
• Abstract要約: 我々は、Selective Kernel NetworkとTemporal-Convolution(TC-SKNet)を組み合わせて、畳み込みカーネルの受容場を調整する。 GridMaskは、生データや機能領域の一部をマスキングすることで、データ拡張戦略である。 その結果、ピーク精度59.87%のTC-SKNetはSOTAと同値であるが、パラメータは20.9Kのみである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.010375209235924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolution neural networks (CNNs) have good performance in low-complexity classification tasks such as acoustic scene classifications (ASCs). However, there are few studies on the relationship between the length of target speech and the size of the convolution kernels. In this paper, we combine Selective Kernel Network with Temporal-Convolution (TC-SKNet) to adjust the receptive field of convolution kernels to solve the problem of variable length of target voice while keeping low-complexity. GridMask is a data augmentation strategy by masking part of the raw data or feature area. It can enhance the generalization of the model as the role of dropout. In our experiments, the performance gain brought by GridMask is stronger than spectrum augmentation in ASCs. Finally, we adopt AutoML to search best structure of TC-SKNet and hyperparameters of GridMask for improving the classification performance. As a result, a peak accuracy of 59.87% TC-SKNet is equivalent to that of SOTA, but the parameters only use 20.9 K.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、音響シーン分類(ASC)のような低複雑さな分類タスクにおいて優れた性能を有する。 しかし、ターゲット音声の長さと畳み込みカーネルのサイズとの関係についてはほとんど研究されていない。 本稿では,選択型カーネルネットワークと時相畳み込み(tc-sknet)を組み合わせて畳み込みカーネルの受容場を調整し,低複雑さを維持しつつ目標音声の可変長問題を解く。 GridMaskは、生データや機能領域の一部をマスキングすることで、データ拡張戦略である。 モデルの一般化をドロップアウトの役割として強化することができる。 我々の実験では、GridMaskによる性能向上は、ASCのスペクトル増大よりも強い。 最後に,tc-sknet の最適構造と gridmask のハイパーパラメータを検索し,分類性能を向上させるために automl を採用する。 その結果、ピーク精度59.87%のTC-SKNetはSOTAと同値であるが、パラメータは20.9Kのみである。

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