論文の概要: InterGridNet: An Electric Network Frequency Approach for Audio Source Location Classification Using Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10011v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 08:45:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 18:06:20.440493
• Title: InterGridNet: An Electric Network Frequency Approach for Audio Source Location Classification Using Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: InterGridNet:畳み込みニューラルネットワークを用いた音源位置分類のための電気的ネットワーク周波数アプローチ
• Authors: Christos Korgialas, Ioannis Tsingalis, Georgios Tzolopoulos, Constantine Kotropoulos,
• Abstract要約: InterGridNetと呼ばれる新しいフレームワークが導入され、SP Cup 2016データセットのElectric Network Frequency(ENF)シグネチャの位置分類に浅いRawNetモデルを利用している。 テスト記録におけるInterGridNetの全体的な精度は92%であり、SPカップ2016でテストされた最先端の手法に対する効果を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0749231618270803
• License:
• Abstract: A novel framework, called InterGridNet, is introduced, leveraging a shallow RawNet model for geolocation classification of Electric Network Frequency (ENF) signatures in the SP Cup 2016 dataset. During data preparation, recordings are sorted into audio and power groups based on inherent characteristics, further divided into 50 Hz and 60 Hz groups via spectrogram analysis. Residual blocks within the classification model extract frame-level embeddings, aiding decision-making through softmax activation. The topology and the hyperparameters of the shallow RawNet are optimized using a Neural Architecture Search. The overall accuracy of InterGridNet in the test recordings is 92%, indicating its effectiveness against the state-of-the-art methods tested in the SP Cup 2016. These findings underscore InterGridNet's effectiveness in accurately classifying audio recordings from diverse power grids, advancing state-of-the-art geolocation estimation methods.
• Abstract（参考訳）: InterGridNetと呼ばれる新しいフレームワークが導入され、SP Cup 2016データセットのElectric Network Frequency(ENF)シグネチャの位置分類に浅いRawNetモデルを利用している。 データ準備中、録音は固有の特性に基づいてオーディオとパワーグループに分類され、さらにスペクトル解析により50Hzと60Hzのグループに分割される。 分類モデル内の残留ブロックはフレームレベルの埋め込みを抽出し、ソフトマックスアクティベーションによる意思決定を支援する。 浅いRawNetのトポロジとハイパーパラメータはニューラルアーキテクチャサーチを用いて最適化される。 テスト記録におけるInterGridNetの全体的な精度は92%であり、SPカップ2016でテストされた最先端の手法に対する効果を示している。 これらの知見は、様々な電力グリッドから音声録音を正確に分類し、最先端の位置情報推定手法を進歩させるInterGridNetの有効性を裏付けるものである。

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