論文の概要: DiffSED: Sound Event Detection with Denoising Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07293v1
• Date: Mon, 14 Aug 2023 17:29:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 12:20:05.108145
• Title: DiffSED: Sound Event Detection with Denoising Diffusion
• Title（参考訳）: DiffSED:デノイング拡散による音事象検出
• Authors: Swapnil Bhosale, Sauradip Nag, Diptesh Kanojia, Jiankang Deng, Xiatian Zhu
• Abstract要約: 生成学習の観点からSED問題を再構築する。 具体的には,騒音拡散過程において,雑音のある提案から音の時間境界を生成することを目的としている。 トレーニング中は,ノイズの多い遅延クエリを基本バージョンに変換することで,ノイズ発生過程の逆転を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.18051526555512
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sound Event Detection (SED) aims to predict the temporal boundaries of all the events of interest and their class labels, given an unconstrained audio sample. Taking either the splitand-classify (i.e., frame-level) strategy or the more principled event-level modeling approach, all existing methods consider the SED problem from the discriminative learning perspective. In this work, we reformulate the SED problem by taking a generative learning perspective. Specifically, we aim to generate sound temporal boundaries from noisy proposals in a denoising diffusion process, conditioned on a target audio sample. During training, our model learns to reverse the noising process by converting noisy latent queries to the groundtruth versions in the elegant Transformer decoder framework. Doing so enables the model generate accurate event boundaries from even noisy queries during inference. Extensive experiments on the Urban-SED and EPIC-Sounds datasets demonstrate that our model significantly outperforms existing alternatives, with 40+% faster convergence in training.
• Abstract（参考訳）: Sound Event Detection (SED) は、制約のないオーディオサンプルから、興味のあるすべてのイベントとそのクラスラベルの時間的境界を予測することを目的としている。 スプリット・アンド・クラス化(フレームレベル)戦略やより原則化されたイベントレベルのモデリングアプローチを採用すると、既存のすべての手法は差別的な学習の観点からSEDの問題を考慮する。 本研究では、生成学習の観点からSED問題を再構築する。 具体的には,対象の音声サンプルに条件付けした雑音拡散過程において,雑音のある提案から音の時間境界を生成することを目的とする。 トレーニング中,我々のモデルは,ノイズの多い遅延クエリをエレガントなTransformerデコーダフレームワークの基底バージョンに変換することで,ノイズ発生プロセスの反転を学習する。 そうすることで、モデルは推論中にノイズの多いクエリから正確なイベント境界を生成することができる。 urban-sedとepic-soundsデータセットに関する広範な実験は、トレーニングの収束が40%以上速く、既存の代替案を大幅に上回っていることを示している。

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