論文の概要: The AeroSonicDB (YPAD-0523) Dataset for Acoustic Detection and
Classification of Aircraft
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06368v1
- Date: Fri, 10 Nov 2023 19:41:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 19:14:57.254773
- Title: The AeroSonicDB (YPAD-0523) Dataset for Acoustic Detection and
Classification of Aircraft
- Title（参考訳）: 航空機の音響検出・分類のためのエアロソニックDB(YPAD-0523)データセット
- Authors: Blake Downward, Jon Nordby
- Abstract要約: 本稿では,音響検出・分類システムの訓練を目的とした低空飛行航空機音のデータセットであるAeroSonicDB(YPAD-0523)を紹介する。
本稿では,ADS-Bラジオ伝送を利用して音声サンプルを受動的に収集・ラベルする手法について述べる。
データセットには18秒から60秒間の625の航空機記録が含まれており、合計8.87時間の航空機音声が記録されている。
- 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 time and expense required to collect and label audio data has been a
prohibitive factor in the availability of domain specific audio datasets. As
the predictive specificity of a classifier depends on the specificity of the
labels it is trained on, it follows that finely-labelled datasets are crucial
for advances in machine learning. Aiming to stimulate progress in the field of
machine listening, this paper introduces AeroSonicDB (YPAD-0523), a dataset of
low-flying aircraft sounds for training acoustic detection and classification
systems. This paper describes the method of exploiting ADS-B radio
transmissions to passively collect and label audio samples. Provides a summary
of the collated dataset. Presents baseline results from three binary
classification models, then discusses the limitations of the current dataset
and its future potential. The dataset contains 625 aircraft recordings ranging
in event duration from 18 to 60 seconds, for a total of 8.87 hours of aircraft
audio. These 625 samples feature 301 unique aircraft, each of which are
supplied with 14 supplementary (non-acoustic) labels to describe the aircraft.
The dataset also contains 3.52 hours of ambient background audio ("silence"),
as a means to distinguish aircraft noise from other local environmental noises.
Additionally, 6 hours of urban soundscape recordings (with aircraft
annotations) are included as an ancillary method for evaluating model
performance, and to provide a testing ground for real-time applications.
- Abstract（参考訳）: オーディオデータの収集とラベル付けに必要な時間と費用は、ドメイン固有のオーディオデータセットの入手が禁じられている要因である。
分類器の予測的特異性は、訓練されたラベルの特異性に依存するため、きめ細かいラベル付きデータセットは機械学習の進歩に不可欠である。
本稿では,機械聴取分野の進歩を促進すべく,低空飛行航空機音のデータセットであるAeroSonicDB (YPAD-0523)を導入し,音響検出・分類システムの訓練を行う。
本稿では,ADS-Bラジオ伝送を利用して音声サンプルを受動的に収集・ラベルする手法について述べる。
Collatedデータセットの要約を提供する。
3つのバイナリ分類モデルからベースライン結果を提示し、現在のデータセットの制限とその将来可能性について論じる。
データセットには18秒から60秒間の625の航空機記録が含まれており、合計8.87時間の航空機音声が記録されている。
これらの625のサンプルは301機のユニークな航空機を特徴とし、それぞれに14の補足(音響以外の)ラベルが供給されている。
データセットには3.52時間の環境背景オーディオ(サイレンス)が含まれており、航空機の騒音と他の環境騒音を区別する手段となっている。
さらに、モデル性能評価のための補助的方法として6時間の都市サウンドスケープ記録(航空機アノテーション付き)が含まれ、リアルタイムアプリケーションのための試験場を提供する。
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