論文の概要: DroneAudioset: An Audio Dataset for Drone-based Search and Rescue
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15383v1
- Date: Fri, 17 Oct 2025 07:33:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.515449
- Title: DroneAudioset: An Audio Dataset for Drone-based Search and Rescue
- Title（参考訳）: DroneAudioset: ドローンによる検索と救助のためのオーディオデータセット
- Authors: Chitralekha Gupta, Soundarya Ramesh, Praveen Sasikumar, Kian Peen Yeo, Suranga Nanayakkara,
- Abstract要約: 無人航空機(UAV)は、人間の存在を検知するための捜索・救助ミッションにますます利用されている。
ドローンをベースとした音声認識は、有望だが、マスクが人間の存在を示すという極端なエゴノイズに悩まされている。
DroneAudiosetデータセットは,23.5時間の注釈付き記録を備えた,包括的なドローンオーディションデータセットである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.504422653850984
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) or drones, are increasingly used in search and rescue missions to detect human presence. Existing systems primarily leverage vision-based methods which are prone to fail under low-visibility or occlusion. Drone-based audio perception offers promise but suffers from extreme ego-noise that masks sounds indicating human presence. Existing datasets are either limited in diversity or synthetic, lacking real acoustic interactions, and there are no standardized setups for drone audition. To this end, we present DroneAudioset (The dataset is publicly available at https://huggingface.co/datasets/ahlab-drone-project/DroneAudioSet/ under the MIT license), a comprehensive drone audition dataset featuring 23.5 hours of annotated recordings, covering a wide range of signal-to-noise ratios (SNRs) from -57.2 dB to -2.5 dB, across various drone types, throttles, microphone configurations as well as environments. The dataset enables development and systematic evaluation of noise suppression and classification methods for human-presence detection under challenging conditions, while also informing practical design considerations for drone audition systems, such as microphone placement trade-offs, and development of drone noise-aware audio processing. This dataset is an important step towards enabling design and deployment of drone-audition systems.
- Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)やドローンは、人間の存在を検出するために捜索と救助の任務にますます利用されている。
既存のシステムは、視界の低さや隠蔽下で失敗しがちな視覚ベースの手法を主に活用する。
ドローンをベースとした音声認識は、有望だが、マスクが人間の存在を示すという極端なエゴノイズに悩まされている。
既存のデータセットは多様性または合成に制限されており、実際の音響的相互作用が欠如している。
この目的のために、DroneAudioset(データセットは、MITライセンス下でhttps://huggingface.co/datasets/ahlab-drone-project/DroneAudioSet/で公開されています)という、アノテーション付き録音の23.5時間を含む包括的なドローン監査データセットを紹介します。
このデータセットは、難易度条件下でのノイズ抑制と人間の存在検知のための分類方法の開発と体系的な評価を可能にし、マイクロフォン配置トレードオフのようなドローンオーディションシステムにおける実用的な設計上の考慮、およびドローンノイズ対応オーディオ処理の開発を可能にする。
このデータセットは、ドローン認証システムの設計とデプロイを可能にするための重要なステップである。
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