論文の概要: Few-shot bioacoustic event detection at the DCASE 2023 challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09223v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 15:59:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 14:07:54.679733
• Title: Few-shot bioacoustic event detection at the DCASE 2023 challenge
• Title（参考訳）: dcase 2023チャレンジにおける数発バイオ音響イベント検出
• Authors: Ines Nolasco, Burooj Ghani, Shubhr Singh, Ester Vida\~na-Vila, Helen Whitehead, Emily Grout, Michael Emmerson, Frants Jensen, Ivan Kiskin, Joe Morford, Ariana Strandburg-Peshkin, Lisa Gill, Hanna Pamu{\l}a, Vincent Lostanlen, Dan Stowell
• Abstract要約: この課題は、今年3回目となるDCASEチャレンジの一環として実施された。 2023年、Fスコアが最大63%に達する6つの異なるチームから、ショットタスクが提出された。 Fスコアの結果は着実に改善されている(40%から60%から63%)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.769642475512074
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Few-shot bioacoustic event detection consists in detecting sound events of specified types, in varying soundscapes, while having access to only a few examples of the class of interest. This task ran as part of the DCASE challenge for the third time this year with an evaluation set expanded to include new animal species, and a new rule: ensemble models were no longer allowed. The 2023 few shot task received submissions from 6 different teams with F-scores reaching as high as 63% on the evaluation set. Here we describe the task, focusing on describing the elements that differed from previous years. We also take a look back at past editions to describe how the task has evolved. Not only have the F-score results steadily improved (40% to 60% to 63%), but the type of systems proposed have also become more complex. Sound event detection systems are no longer simple variations of the baselines provided: multiple few-shot learning methodologies are still strong contenders for the task.
• Abstract（参考訳）: 少数ショットのバイオ音響イベント検出は、特定のタイプの音響イベントを様々なサウンドスケープで検出し、関心のあるクラスのいくつかの例のみにアクセスできる。 この作業は、今年3回目となるDCASEチャレンジの一環として実施され、新たな動物種を含む評価セットが拡大され、新たなルールが導入された。 2023年の少数のショットタスクは、評価セットでfスコアが最大63%に達する6つの異なるチームから応募を受けた。 ここでは,前年と異なる要素を記述することに焦点を当てたタスクについて述べる。 また、過去のエディションを振り返って、タスクがどのように進化したかを説明します。 f-scoreの結果は着実に改善され(40%から60%から63%)、提案されたシステムの種類も複雑になった。 音声イベント検出システムは、提供されたベースラインの単純なバリエーションではない。

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