面向多设备音频的低复杂度声学场景分类：DCASE 2021 挑战赛系统分析
音频与语音处理
2021-07-21 v2
摘要
本文介绍 DCASE 2021 挑战赛中任务 1A 声学场景分类的细节。该任务旨在开发具有良好泛化特性的低复杂度解决方案。所提供的基线系统基于 CNN 架构与参数的训练后量化。系统使用所有可用训练数据训练，未采用任何处理设备失配的特定技术，取得 47.7% 的总体准确率与 1.473 的对数损失。该任务收到来自 30 支队伍的 99 份提交，多数提交系统优于基线。提交中最常用的技术为残差网络与权重量化，顶尖系统准确率超 70%，对数损失低于 0.8。尽管设置难度递增，声学场景分类任务在挑战赛中仍是热门任务。
引用
@article{arxiv.2105.13734,
title = {Low-complexity acoustic scene classification for multi-device audio: analysis of DCASE 2021 Challenge systems},
author = {Irene Martín-Morató and Toni Heittola and Annamaria Mesaros and Tuomas Virtanen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.13734},
year = {2021}
}