論文の概要: Detection of Children Abuse by Voice and Audio Classification by
Short-Time Fourier Transform Machine Learning implemented on Nvidia Edge GPU
device
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15101v1
- Date: Thu, 27 Jul 2023 16:48:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-31 14:42:25.830708
- Title: Detection of Children Abuse by Voice and Audio Classification by
Short-Time Fourier Transform Machine Learning implemented on Nvidia Edge GPU
device
- Title（参考訳）: Nvidia Edge GPUデバイスに実装した短時間フーリエ変換機械学習による音声・音声分類による子どもの虐待検出
- Authors: Jiuqi Yan, Yingxian Chen, W.W.T.Fok
- Abstract要約: この実験は、機械学習を使って子供の声を分類し、認識する。
子供が泣き叫んだり叫んだりすると、直ちに関連する職員に警告が送られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The safety of children in children home has become an increasing social
concern, and the purpose of this experiment is to use machine learning applied
to detect the scenarios of child abuse to increase the safety of children. This
experiment uses machine learning to classify and recognize a child's voice and
predict whether the current sound made by the child is crying, screaming or
laughing. If a child is found to be crying or screaming, an alert is
immediately sent to the relevant personnel so that they can perceive what the
child may be experiencing in a surveillance blind spot and respond in a timely
manner. Together with a hybrid use of video image classification, the accuracy
of child abuse detection can be significantly increased. This greatly reduces
the likelihood that a child will receive violent abuse in the nursery and
allows personnel to stop an imminent or incipient child abuse incident in time.
The datasets collected from this experiment is entirely from sounds recorded on
site at the children home, including crying, laughing, screaming sound and
background noises. These sound files are transformed into spectrograms using
Short-Time Fourier Transform, and then these image data are imported into a CNN
neural network for classification, and the final trained model can achieve an
accuracy of about 92% for sound detection.
- Abstract（参考訳）: 子どもの家庭における子どもの安全は、社会的な懸念が高まっており、この実験の目的は、児童虐待のシナリオを検知して子どもの安全を高めるために機械学習を応用することである。
この実験では、機械学習を用いて子供の声を分類し、認識し、子供が鳴いたり叫んだりしているかどうかを予測する。
子供が泣いている、または叫んでいると分かったら、直ちに関係者に警告を送り、監視盲点において子供が経験しているかもしれないことを認識し、タイムリーに応答できるようにする。
ビデオ画像分類のハイブリッド利用により、児童虐待検出の精度が著しく向上する。
これにより、子供が保育所で暴力的な虐待を受ける可能性を大幅に減らし、時間内に差し迫った、または差し迫った児童虐待事件を止めることができる。
この実験で収集されたデータセットは、泣き声、笑い声、叫び声、背景雑音など、子供たちの自宅で録音された音からできている。
これらの音声ファイルはショートタイムフーリエ変換を用いてスペクトログラムに変換され、これらの画像データは分類のためにCNNニューラルネットワークにインポートされ、最終的な訓練されたモデルは、約92%の精度で音響検出を行うことができる。
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