論文の概要: A Neuromorphic Trigger for Efficient Audio Event Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17775v1
• Date: Tue, 16 Jun 2026 10:48:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.392118
• Title: A Neuromorphic Trigger for Efficient Audio Event Detection
• Title（参考訳）: 効率的な音声イベント検出のためのニューロモルフィックトリガー
• Authors: Benjamin Hatton, Oliver Rhodes, Luca Peres,
• Abstract要約: 本稿では、下流モデルへの入力を選択的にゲートするスパイキングニューラルネットワーク(SNN)に基づく、音声イベント検出のためのニューロモルフィックトリガを提案する。 提案したトリガーは低コストのフロントエンドとして機能し、健全な音声セグメントを特定し、これらのみを分類などのタスクのより計算集約的なモデルに転送する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17646262965516948
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient processing of continuous audio streams remains a key challenge for real-time and resource-constrained systems. This paper introduces a neuromorphic trigger for audio event detection, based on a spiking neural network (SNN) that selectively gates input to downstream models. The proposed trigger acts as a low-cost front-end, identifying salient audio segments and forwarding only these to a more computationally intensive model for tasks such as classification. The trigger is implemented as a lightweight fully connected SNN and evaluated on two representative tasks: Anomalous Sound Detection (ASD) and Sound Event Detection (SED). For ASD, the trigger achieves a one-second segment-based F1 score of 0.97 on a class-agnostic form of the URBAN-SED dataset, demonstrating high reliability in identifying relevant audio regions. For SED, the trigger is combined with the Dang classifier on the DCASE 2017 Challenge Task 2 dataset, showing a potential $42.6\times$ reduction in FLOPs while reducing the lower bound of the event-based error rate from 0.41 to 0.25. These results highlight the potential of neuromorphic triggers as real-time, energy-efficient front-end filters, enabling substantial reductions in computational cost.
• Abstract（参考訳）: 連続的なオーディオストリームの効率的な処理は、リアルタイムおよびリソース制約のあるシステムにとって重要な課題である。 本稿では、下流モデルへの入力を選択的にゲートするスパイキングニューラルネットワーク(SNN)に基づく、音声イベント検出のためのニューロモルフィックトリガを提案する。 提案したトリガーは低コストのフロントエンドとして機能し、健全な音声セグメントを特定し、これらのみを分類などのタスクのより計算集約的なモデルに転送する。 トリガーは軽量で完全に接続されたSNNとして実装され、Anomalous Sound Detection (ASD) と Sound Event Detection (SED) の2つの代表的なタスクで評価される。 ASDの場合、トリガーはURBAN-SEDデータセットのクラスに依存しない形式で1秒のセグメントベースのF1スコア0.97を達成し、関連するオーディオ領域を特定する上で高い信頼性を示す。 SEDでは、このトリガーとDCASE 2017 Challenge Task 2データセットのDang分類器が組み合わされ、FLOPの42.6\times$の削減と、イベントベースのエラーレートの低いバウンダリを0.41から0.25に削減する可能性がある。 これらの結果は、ニューロモルフィックトリガーの可能性をリアルタイムでエネルギー効率のよいフロントエンドフィルタとして示し、計算コストの大幅な削減を可能にした。

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