論文の概要: Pretraining Representations for Bioacoustic Few-shot Detection using Supervised Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00878v1
• Date: Sat, 2 Sep 2023 09:38:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 00:36:18.362126
• Title: Pretraining Representations for Bioacoustic Few-shot Detection using Supervised Contrastive Learning
• Title（参考訳）: 教師付きコントラスト学習を用いたバイオ音響画像検出のための事前学習
• Authors: Ilyass Moummad, Romain Serizel, Nicolas Farrugia
• Abstract要約: バイオ音響応用において、ほとんどのタスクにはラベル付きトレーニングデータはほとんど含まれない。 教師付きコントラスト学習フレームワークを用いてデータ拡張を活用することにより、スクラッチからリッチな特徴抽出器を学習することができることを示す。 我々は検証セットで63.46%、テストセットで42.7%のFスコアを取得し、DCASEチャレンジで2位となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.395255631261458
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep learning has been widely used recently for sound event detection and classification. Its success is linked to the availability of sufficiently large datasets, possibly with corresponding annotations when supervised learning is considered. In bioacoustic applications, most tasks come with few labelled training data, because annotating long recordings is time consuming and costly. Therefore supervised learning is not the best suited approach to solve bioacoustic tasks. The bioacoustic community recasted the problem of sound event detection within the framework of few-shot learning, i.e. training a system with only few labeled examples. The few-shot bioacoustic sound event detection task in the DCASE challenge focuses on detecting events in long audio recordings given only five annotated examples for each class of interest. In this paper, we show that learning a rich feature extractor from scratch can be achieved by leveraging data augmentation using a supervised contrastive learning framework. We highlight the ability of this framework to transfer well for five-shot event detection on previously unseen classes in the training data. We obtain an F-score of 63.46\% on the validation set and 42.7\% on the test set, ranking second in the DCASE challenge. We provide an ablation study for the critical choices of data augmentation techniques as well as for the learning strategy applied on the training set.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は近年,音響事象の検出と分類に広く利用されている。 その成功は、十分に大きなデータセットが利用可能であることと関連している。 バイオ音響アプリケーションでは、長い記録に注釈を付けるのに時間がかかり、費用がかかるため、ほとんどのタスクにラベル付きトレーニングデータはほとんどない。 したがって、教師付き学習は生体音響課題を解決するのに最適ではない。 バイオアコースティックなコミュニティは、数発の学習の枠組み、すなわちわずかにラベル付き例でシステムを訓練する枠組みの中で、音声イベント検出の問題を再放送した。 DCASEチャレンジのバイオアコースティックな音響イベント検出タスクは、興味のあるクラス毎に5つの注釈付き例しか与えられていないロングオーディオ録音におけるイベントの検出に焦点を当てている。 本稿では,教師付きコントラスト学習フレームワークを用いてデータ拡張を活用することにより,スクラッチからリッチな特徴抽出器を学習することができることを示す。 トレーニングデータ中の未確認クラスの5ショットイベント検出において,このフレームワークが良好に転送できることを強調した。 検証セットで63.46\%、テストセットで42.7\%のFスコアを取得し、DCASEチャレンジで2位となった。 本稿では,データ拡張技術の重要な選択と,トレーニングセットに適用される学習戦略について,アブレーション研究を行う。

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