論文の概要: Oceanship: A Large-Scale Dataset for Underwater Audio Target Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02099v3
- Date: Tue, 11 Jun 2024 02:33:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 00:39:03.541724
- Title: Oceanship: A Large-Scale Dataset for Underwater Audio Target Recognition
- Title（参考訳）: Oceanship: 水中オーディオターゲット認識のための大規模データセット
- Authors: Zeyu Li, Suncheng Xiang, Tong Yu, Jingsheng Gao, Jiacheng Ruan, Yanping Hu, Ting Liu, Yuzhuo Fu,
- Abstract要約: 大規模かつ多様な水中オーディオデータセットであるOceanshipを提案する。
このデータセットは15のカテゴリで構成され、総期間は121時間であり、座標、速度、船舶タイプ、タイムスタンプといった包括的なアノテーション情報を含んでいる。
水中オーディオ検索のためのベースラインモデルであるOceannetを導入する。このモデルでは、67.11%の精度で1(R@1)、Deepshipデータセットで5(R@5)の精度で99.13%のリコールを実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.890584326036976
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The recognition of underwater audio plays a significant role in identifying a vessel while it is in motion. Underwater target recognition tasks have a wide range of applications in areas such as marine environmental protection, detection of ship radiated noise, underwater noise control, and coastal vessel dispatch. The traditional UATR task involves training a network to extract features from audio data and predict the vessel type. The current UATR dataset exhibits shortcomings in both duration and sample quantity. In this paper, we propose Oceanship, a large-scale and diverse underwater audio dataset. This dataset comprises 15 categories, spans a total duration of 121 hours, and includes comprehensive annotation information such as coordinates, velocity, vessel types, and timestamps. We compiled the dataset by crawling and organizing original communication data from the Ocean Communication Network (ONC) database between 2021 and 2022. While audio retrieval tasks are well-established in general audio classification, they have not been explored in the context of underwater audio recognition. Leveraging the Oceanship dataset, we introduce a baseline model named Oceannet for underwater audio retrieval. This model achieves a recall at 1 (R@1) accuracy of 67.11% and a recall at 5 (R@5) accuracy of 99.13% on the Deepship dataset.
- Abstract（参考訳）: 水中オーディオの認識は、船が動いている間を識別する上で重要な役割を担っている。
水中目標認識タスクは、海洋環境保護、船舶放射音の検出、水中騒音の制御、沿岸船舶の派遣など、幅広い用途に応用されている。
従来のUATRタスクでは、オーディオデータから特徴を抽出し、船舶のタイプを予測するためにネットワークをトレーニングする。
現在のUATRデータセットは、持続時間とサンプル量の両方の欠点を示す。
本論文では,大規模かつ多様な水中オーディオデータセットであるOceanshipを提案する。
このデータセットは15のカテゴリで構成され、総期間は121時間であり、座標、速度、船舶タイプ、タイムスタンプといった包括的なアノテーション情報を含んでいる。
我々は2021年から2022年にかけて,Ocean Communication Network(ONC)データベースからオリジナルの通信データをクロールして整理してデータセットをコンパイルした。
音声検索タスクは一般的な音声分類では確立されているが,水中音声認識の文脈では検討されていない。
Oceanshipデータセットを活用することで、水中オーディオ検索のためのOceannetというベースラインモデルを導入する。
このモデルは1(R@1)の精度67.11%、リコール精度5(R@5)の精度99.13%をDeepshipデータセットで達成している。
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