論文の概要: From Weak to Strong Sound Event Labels using Adaptive Change-Point Detection and Active Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08525v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 13:33:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 14:10:58.622557
• Title: From Weak to Strong Sound Event Labels using Adaptive Change-Point Detection and Active Learning
• Title（参考訳）: 適応的変化点を用いた弱音から強音まで 検出とアクティブラーニング
• Authors: John Martinsson, Olof Mogren, Maria Sandsten, Tuomas Virtanen
• Abstract要約: 適応的変化点検出(A-CPD)に基づく音声録音セグメンテーション手法を提案する。 ラベルのない音声記録毎に,アノテーションを導くために使用する確率曲線の導出に予測モデルを用いる。 アノテーションの予算が限られている場合でも,高品質なラベルを導き出すことが可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.136157718896515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work we propose an audio recording segmentation method based on an adaptive change point detection (A-CPD) for machine guided weak label annotation of audio recording segments. The goal is to maximize the amount of information gained about the temporal activation's of the target sounds. For each unlabeled audio recording, we use a prediction model to derive a probability curve used to guide annotation. The prediction model is initially pre-trained on available annotated sound event data with classes that are disjoint from the classes in the unlabeled dataset. The prediction model then gradually adapts to the annotations provided by the annotator in an active learning loop. The queries used to guide the weak label annotator towards strong labels are derived using change point detection on these probabilities. We show that it is possible to derive strong labels of high quality even with a limited annotation budget, and show favorable results for A-CPD when compared to two baseline query strategies.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,アダプティブ・チェンジポイント検出(A-CPD)に基づく音声録音セグメンテーション手法を提案する。 目標は、目標音の時間的アクティベーションについて得られる情報を最大化することである。 ラベルのない音声記録毎に,アノテーションを導くために使用する確率曲線の導出に予測モデルを用いる。 予測モデルは、まず、利用可能な注釈付き音声イベントデータに基づいて、ラベルなしデータセットのクラスから切り離されたクラスで事前訓練される。 予測モデルは、アクティブな学習ループにおけるアノテーションによって提供されるアノテーションに徐々に適応する。 これらの確率の変化点検出を用いて、弱いラベルアノテータを強いラベルに導くために使用するクエリを導出する。 アノテーション予算が限られていても,高品質なラベルを導出できることを示すとともに,2つのベースラインクエリ戦略と比較して,A-CPDに有利な結果が得られることを示す。

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