DCASE 2022 任务 4 基线系统中引入新特性的描述与分析
音频与语音处理
2024-01-02 v1 声音
摘要
声学场景与事件检测及分类挑战赛任务 4 的目标是评估在异构数据集上用于家用环境中声音事件检测的系统。系统需要能够正确检测录音音频片段中存在的声音事件，并在时间上定位这些事件。今年的任务是 DCASE 2021 任务 4 的后续，包含一些重要新特性。本文旨在描述并论证这些新增内容，并报告它们对基线系统影响的分析。我们引入了三个主要新特性：使用外部数据集（包括近期发布的来自 Audioset 的强标注片段）、利用预训练模型的可能性，以及一项新的能耗指标以提高对训练声音事件检测器的生态影响的关注。基线系统上的结果表明，利用在 AudioSet 上开源预训练的模型在事件分类方面显著改善了结果，但在事件分割方面并无改善。
引用
@article{arxiv.2210.07856,
title = {Description and analysis of novelties introduced in DCASE Task 4 2022 on the baseline system},
author = {Francesca Ronchini and Samuele Cornell and Romain Serizel and Nicolas Turpault and Eduardo Fonseca and Daniel P. W. Ellis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.07856},
year = {2024}
}