智慧城市监控场景下的声音事件识别
声音
2020-02-04 v2 机器学习
音频与语音处理
机器学习
摘要
由于智慧城市中提升监控能力的需求日益增长，亟需开发系统以为主管机构、战略资源管理部门和紧急呼叫中心提供更好的监控能力。本工作认为，作为一种补充监控方案，使用能够检测声音事件发生并执行声音事件识别（SER）任务的系统极为便利。为有助于此类事件的分类，本文在SESA数据集上探索了多种分类器，该数据集由三类危险声音（枪声、爆炸声和警笛声）以及一类可能被误认为其他声音的偶然声音组成。最佳结果由SGD取得，准确率为72.13%，分类时间为6.81毫秒，印证了该方法的可行性。
引用
@article{arxiv.1910.12369,
title = {Sound Event Recognition in a Smart City Surveillance Context},
author = {Tito Spadini and Dimitri Leandro de Oliveira Silva and Ricardo Suyama},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.12369},
year = {2020}
}