論文の概要: Deep Active Audio Feature Learning in Resource-Constrained Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13201v1
- Date: Fri, 25 Aug 2023 06:45:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-28 15:03:35.287753
- Title: Deep Active Audio Feature Learning in Resource-Constrained Environments
- Title（参考訳）: 資源制約環境における深部アクティブ音声特徴学習
- Authors: Md Mohaimenuzzaman, Christoph Bergmeir and Bernd Meyer
- Abstract要約: ラベル付きデータの不足により、バイオ音響アプリケーションにおけるDeep Neural Network(DNN)モデルのトレーニングが困難になる。
アクティブラーニング(AL)は、ラベル付けの労力をほとんど必要とせず、この学習を支援するアプローチである。
本稿では,ALループに特徴抽出を組み込んだALフレームワークについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.258703386469646
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The scarcity of labelled data makes training Deep Neural Network (DNN) models
in bioacoustic applications challenging. In typical bioacoustics applications,
manually labelling the required amount of data can be prohibitively expensive.
To effectively identify both new and current classes, DNN models must continue
to learn new features from a modest amount of fresh data. Active Learning (AL)
is an approach that can help with this learning while requiring little
labelling effort. Nevertheless, the use of fixed feature extraction approaches
limits feature quality, resulting in underutilization of the benefits of AL. We
describe an AL framework that addresses this issue by incorporating feature
extraction into the AL loop and refining the feature extractor after each round
of manual annotation. In addition, we use raw audio processing rather than
spectrograms, which is a novel approach. Experiments reveal that the proposed
AL framework requires 14.3%, 66.7%, and 47.4% less labelling effort on
benchmark audio datasets ESC-50, UrbanSound8k, and InsectWingBeat,
respectively, for a large DNN model and similar savings on a
microcontroller-based counterpart. Furthermore, we showcase the practical
relevance of our study by incorporating data from conservation biology
projects.
- Abstract（参考訳）: ラベル付きデータの不足により、バイオ音響アプリケーションにおけるDeep Neural Network(DNN)モデルのトレーニングが困難になる。
一般的なバイオ音響アプリケーションでは、必要な量のデータを手動でラベル付けすることは、非常に高価である。
新しいクラスと現在のクラスの両方を効果的に識別するには、DNNモデルは控えめな量の新しいデータから新しい機能を学習し続けなければならない。
アクティブラーニング(AL)は、ラベリングをほとんど必要とせず、この学習を支援するアプローチである。
それでも、固定的な特徴抽出アプローチは特徴品質を制限し、ALの利点を未利用にする。
本稿では,alループに特徴抽出機能を組み込んで,手動アノテーションのラウンド毎に特徴抽出器を精錬することにより,この問題に対処したalフレームワークについて述べる。
さらに,新しいアプローチであるスペクトログラムではなく,生のオーディオ処理を用いる。
実験により、提案されたalフレームワークは、ベンチマークオーディオデータセットesc-50、urbansound8k、petitwingbeatに対して14.3%、66.7%、47.4%のラベリング労力をそれぞれ削減し、大きなdnnモデルとマイクロコントローラベースのモデルで同様の節約を必要とすることが明らかになった。
さらに,保全生物学プロジェクトからのデータを活用することで,本研究の実践的妥当性を示す。
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