論文の概要: InfantCryNet: A Data-driven Framework for Intelligent Analysis of Infant Cries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19689v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 12:35:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:07:31.619051
• Title: InfantCryNet: A Data-driven Framework for Intelligent Analysis of Infant Cries
• Title（参考訳）: InfantCryNet: 幼児の泣き声をインテリジェントに分析するためのデータ駆動フレームワーク
• Authors: Mengze Hong, Chen Jason Zhang, Lingxiao Yang, Yuanfeng Song, Di Jiang,
• Abstract要約: 本稿では,これらのタスクを実現するための新しいデータ駆動フレームワーク"InfantCryNet"を提案する。 事前学習された音声モデルを用いて、事前知識をモデルに組み込む。 実生活データセットの実験は、提案フレームワークの優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.06154195051215
• License:
• Abstract: Understanding the meaning of infant cries is a significant challenge for young parents in caring for their newborns. The presence of background noise and the lack of labeled data present practical challenges in developing systems that can detect crying and analyze its underlying reasons. In this paper, we present a novel data-driven framework, "InfantCryNet," for accomplishing these tasks. To address the issue of data scarcity, we employ pre-trained audio models to incorporate prior knowledge into our model. We propose the use of statistical pooling and multi-head attention pooling techniques to extract features more effectively. Additionally, knowledge distillation and model quantization are applied to enhance model efficiency and reduce the model size, better supporting industrial deployment in mobile devices. Experiments on real-life datasets demonstrate the superior performance of the proposed framework, outperforming state-of-the-art baselines by 4.4% in classification accuracy. The model compression effectively reduces the model size by 7% without compromising performance and by up to 28% with only an 8% decrease in accuracy, offering practical insights for model selection and system design.
• Abstract（参考訳）: 幼児の泣き声の意味を理解することは、新生児の世話をする若い親にとって重要な課題である。 背景雑音の存在とラベル付きデータの欠如は、泣き声を検知し、その根本原因を分析するシステム開発における実践的な課題である。 本稿では,これらのタスクを実現するための新しいデータ駆動フレームワーク"InfantCryNet"を提案する。 データ不足の問題に対処するために、事前学習された音声モデルを用いて、事前知識をモデルに組み込む。 本稿では,より効率的に特徴を抽出するために,統計的プーリングとマルチヘッドアテンションプーリング手法を提案する。 さらに、知識蒸留とモデル量子化を適用して、モデル効率を高め、モデルサイズを小さくし、モバイルデバイスの産業展開をより良く支援する。 実生活データセットの実験では、提案フレームワークの優れた性能を示し、分類精度が4.4%向上した。 モデル圧縮は、性能を損なうことなくモデルサイズを7%、精度を8%低下させるだけで最大28%削減し、モデル選択とシステム設計の実践的な洞察を提供する。

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