論文の概要: Regularized Contrastive Pre-training for Few-shot Bioacoustic Sound Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08971v1
• Date: Sat, 16 Sep 2023 12:11:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 18:02:57.236222
• Title: Regularized Contrastive Pre-training for Few-shot Bioacoustic Sound Detection
• Title（参考訳）: バイオ音響検出のための正規化コントラスト事前学習
• Authors: Ilyass Moummad, Romain Serizel, Nicolas Farrugia
• Abstract要約: 我々は、教師付きコントラスト事前訓練を規則化し、トレーニング中に動物の音が見えない新しい目標タスクにうまく伝達できる特徴を学習する。 本研究の目的は, 単純かつ効果的な枠組みを提案することにより, バイオアコースティックな音場検出に参入バーを低くすることである。
• 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: Bioacoustic sound event detection allows for better understanding of animal behavior and for better monitoring biodiversity using audio. Deep learning systems can help achieve this goal, however it is difficult to acquire sufficient annotated data to train these systems from scratch. To address this limitation, the Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events (DCASE) community has recasted the problem within the framework of few-shot learning and organize an annual challenge for learning to detect animal sounds from only five annotated examples. In this work, we regularize supervised contrastive pre-training to learn features that can transfer well on new target tasks with animal sounds unseen during training, achieving a high F-score of 61.52%(0.48) when no feature adaptation is applied, and an F-score of 68.19%(0.75) when we further adapt the learned features for each new target task. This work aims to lower the entry bar to few-shot bioacoustic sound event detection by proposing a simple and yet effective framework for this task, by also providing open-source code.
• Abstract（参考訳）: バイオアコースティックな音響イベント検出は、動物の行動をよりよく理解し、オーディオによる生物多様性の監視を改善する。 ディープラーニングシステムは、この目標を達成するのに役立つが、これらのシステムをスクラッチからトレーニングするのに十分な注釈付きデータを取得するのは難しい。 この制限に対処するため、音響シーンとイベント(dcase)コミュニティの検出と分類は、少数の学習の枠組みの中で問題を再キャストし、5つの注釈付き例から動物音を検出するための毎年の課題を組織した。 本研究は、教師付きコントラスト事前学習を規則化し、訓練中に動物音が見えない新しい目標タスクにうまく伝達できる特徴を学習し、特徴適応が適用されない場合のFスコアは61.52%(0.48)、学習対象タスク毎にさらに適応する場合のFスコアは68.19%(0.75)となる。 本研究の目的は,オープンソースのコードも提供することにより,簡単な,かつ効果的なフレームワークを提案することで,バイオアコースティックな音のイベント検出を実現することにある。

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