具有噪声标签与极小监督的音频标注
声音
2020-01-22 v4 机器学习
音频与语音处理
机器学习
摘要
本文介绍了 DCASE2019 挑战赛的任务 2，题为“具有噪声标签与极小监督的音频标注”。该任务在 Kaggle 平台上以“Freesound Audio Tagging 2019”为名举办。该任务在包含 80 个日常声音类的大词汇量设定下，使用一大组噪声标签数据和一小得多的人工标签数据评估多标签音频标注系统。此外，由于噪声训练集与测试集来自不同的网络音频源，所提出的数据集造成了两者之间的声学不匹配问题。考虑到收集大量人工标签数据的困难，这可对应于一种现实场景。我们给出了任务设置、为此科学评测准备的 FSDKaggle2019 数据集，以及一个由卷积神经网络组成的基线系统。所有这些资源均免费可用。
引用
@article{arxiv.1906.02975,
title = {Audio tagging with noisy labels and minimal supervision},
author = {Eduardo Fonseca and Manoj Plakal and Frederic Font and Daniel P. W. Ellis and Xavier Serra},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.02975},
year = {2020}
}
备注
DCASE2019 Workshop