論文の概要: A Novel Score-CAM based Denoiser for Spectrographic Signature Extraction without Ground Truth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21557v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 21:40:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:38:48.979375
• Title: A Novel Score-CAM based Denoiser for Spectrographic Signature Extraction without Ground Truth
• Title（参考訳）: 地中真実のない分光信号抽出のためのスコアCAMに基づく新しいデノイザ
• Authors: Noel Elias,
• Abstract要約: 本稿では,Score-CAMをベースとした新しいデノイザを開発し,ノイズスペクトルデータからオブジェクトのシグネチャを抽出する。 特に,本論文では,スペクトルトレーニングデータの学習と生成のための,新たな生成逆ネットワークアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Sonar based audio classification techniques are a growing area of research in the field of underwater acoustics. Usually, underwater noise picked up by passive sonar transducers contains all types of signals that travel through the ocean and is transformed into spectrographic images. As a result, the corresponding spectrograms intended to display the temporal-frequency data of a certain object often include the tonal regions of abundant extraneous noise that can effectively interfere with a 'contact'. So, a majority of spectrographic samples extracted from underwater audio signals are rendered unusable due to their clutter and lack the required indistinguishability between different objects. With limited clean true data for supervised training, creating classification models for these audio signals is severely bottlenecked. This paper derives several new techniques to combat this problem by developing a novel Score-CAM based denoiser to extract an object's signature from noisy spectrographic data without being given any ground truth data. In particular, this paper proposes a novel generative adversarial network architecture for learning and producing spectrographic training data in similar distributions to low-feature spectrogram inputs. In addition, this paper also a generalizable class activation mapping based denoiser for different distributions of acoustic data, even real-world data distributions. Utilizing these novel architectures and proposed denoising techniques, these experiments demonstrate state-of-the-art noise reduction accuracy and improved classification accuracy than current audio classification standards. As such, this approach has applications not only to audio data but for countless data distributions used all around the world for machine learning.
• Abstract（参考訳）: ソナーに基づく音響分類技術は水中音響学の分野における研究領域の増大である。 通常、受動ソナートランスデューサによって拾われた水中ノイズは、海を流れるあらゆる種類の信号を含み、分光画像に変換される。 結果として、ある物体の時間周波数データを表示しようとする対応する分光器は、しばしば「接触」に効果的に干渉できる豊富な外ノイズの音域を含む。 そのため、水中の音声信号から抽出された分光サンプルの大部分は、その乱れのために使用不能にされ、異なる物体間の不明瞭さが欠如している。 教師付きトレーニングのためのクリーンな真のデータに制限があるため、これらの音声信号の分類モデルを作成することは、非常にボトルネックとなる。 本稿では,Score-CAMをベースとした新しいノイズキャンセラーを開発し,ノイズの多いスペクトルデータから物体の署名を抽出し,基礎的な真理データを与えることなく,この問題に対処する新しい手法を考案する。 特に,低機能なスペクトログラム入力に類似した分布でスペクトルトレーニングデータを学習し,生成する,新たな逆ネットワークアーキテクチャを提案する。 さらに,本論文では,音響データ,実世界のデータ分布の異なる分布に対して,一般化可能なクラスアクティベーションマッピングに基づくデノイザについても述べる。 これらの新しいアーキテクチャと提案手法を利用して、これらの実験は最先端のノイズ低減精度を実証し、現在の音声分類基準よりも分類精度を向上させた。 このように、このアプローチは、オーディオデータだけでなく、世界中の機械学習に使われている数え切れないほどのデータ分布にも応用できる。

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