論文の概要: Can We Identify Unknown Audio Recording Environments in Forensic Scenarios?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02119v1
• Date: Fri, 3 May 2024 14:19:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 12:46:03.822748
• Title: Can We Identify Unknown Audio Recording Environments in Forensic Scenarios?
• Title（参考訳）: 法医学的シナリオにおける未知の音声記録環境の特定は可能か?
• Authors: Denise Moussa, Germans Hirsch, Christian Riess,
• Abstract要約: 本稿では環境識別のための表現学習フレームワークEnvIdを提案する。 これは、目に見えない環境場所の堅牢な数発の分類のための最初のツールである。 目に見えない信号の劣化、環境特性、記録位置のミスマッチの下でも、良好な品質の予測を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.570712059945705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Audio recordings may provide important evidence in criminal investigations. One such case is the forensic association of the recorded audio to the recording location. For example, a voice message may be the only investigative cue to narrow down the candidate sites for a crime. Up to now, several works provide tools for closed-set recording environment classification under relatively clean recording conditions. However, in forensic investigations, the candidate locations are case-specific. Thus, closed-set tools are not applicable without retraining on a sufficient amount of training samples for each case and respective candidate set. In addition, a forensic tool has to deal with audio material from uncontrolled sources with variable properties and quality. In this work, we therefore attempt a major step towards practical forensic application scenarios. We propose a representation learning framework called EnvId, short for environment identification. EnvId avoids case-specific retraining. Instead, it is the first tool for robust few-shot classification of unseen environment locations. We demonstrate that EnvId can handle forensically challenging material. It provides good quality predictions even under unseen signal degradations, environment characteristics or recording position mismatches. Our code and datasets will be made publicly available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: オーディオ録音は刑事捜査において重要な証拠となる可能性がある。 そのような場合の1つは、録音された音声と記録された位置との法医学的関連である。 例えば、音声メッセージは、犯罪の候補サイトを絞り込む唯一の調査キューであるかもしれない。 これまでは、比較的清潔な記録条件下でのクローズドセット記録環境分類のためのツールがいくつか提供されている。 しかし、法医学的な調査では、候補地はケース固有である。 このように、クローズドセットツールは、各ケースと各候補セットに対する十分な量のトレーニングサンプルを再訓練することなく適用できない。 さらに、法医学ツールは、制御されていないソースのオーディオ素材を、様々な特性と品質で扱う必要がある。 そこで本研究では,実践的な法医学的応用シナリオに向けて大きな一歩を踏み出します。 本稿では環境識別のための表現学習フレームワークEnvIdを提案する。 EnvIdはケース固有の再トレーニングを避ける。 代わりに、目に見えない環境場所の堅牢な数ショット分類のための最初のツールである。 EnvIdは法医学的に困難な素材を扱えることを実証する。 目に見えない信号の劣化、環境特性、記録位置のミスマッチの下でも、良好な品質の予測を提供する。 私たちのコードとデータセットは、受け入れ次第公開されます。

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