面向自动驾驶汽车的基于音频分析的人口贩卖检测框架
人工智能
2022-09-12 v1 声音
音频与语音处理
摘要
人口贩卖是一个全球性问题,尽管全球作出了大量努力仍持续存在。任何年龄、种族、民族、性别、性别认同、性取向、国籍、移民身份、文化背景、宗教、社会经济阶层和教育程度的人都可能成为人口贩卖的受害者。随着技术进步与自动驾驶汽车(AVs)的引入,人口贩运者将采用新方式运送受害者,这可能加速有组织人口贩卖网络的增长,并使执法机构更难侦测人口贩卖行为。本研究的目的是开发一种创新的基于音频分析的自动驾驶汽车人口贩卖检测框架。本研究的主要贡献为:(i) 定义四种非平凡、可行且现实的面向量产自动驾驶汽车的人口贩卖场景;(ii) 创建一个与人口贩卖相关的全新综合音频数据集,包含五类,即哭泣、尖叫、车门撞击、汽车噪声与对话;以及 (iii) 开发一种用于人口贩卖相关音频数据分类的深度一维卷积神经网络(CNN)架构。我们还使用该新音频数据集进行了案例研究,并评估了深度一维 CNN 的音频分类性能。我们的分析表明,深度一维 CNN 能以 95% 的准确率区分来自人口贩卖受害者的声音与非人口贩卖声音,证明了我们框架的有效性。
引用
@article{arxiv.2209.04071,
title = {Audio Analytics-based Human Trafficking Detection Framework for Autonomous Vehicles},
author = {Sagar Dasgupta and Kazi Shakib and Mizanur Rahman and Silvana V Croope and Steven Jones},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.04071},
year = {2022}
}