基于弱监督的婴儿哭声检测
计算机视觉与模式识别
2023-11-28 v3
摘要
婴儿哭声检测是婴儿监护与医疗保健的重要部分。几乎所有现有方法都使用有监督的 SVM、CNN 或其变体。本文中，我们提出使用弱监督异常检测来检测婴儿哭声。在此弱监督下，我们仅需弱标注音频文件中是否存在哭声。我们设计了一种数据挖掘技术，使用预训练的 VGGish 特征提取器与异常检测网络处理长时段未裁剪音频文件。所得数据集用于训练简单的 CNN 特征网络以进行哭声/非哭声分类。该 CNN 随后用作异常检测框架中的特征提取器，以取得更好的哭声检测性能。
引用
@article{arxiv.2304.10001,
title = {Weakly Supervised Detection of Baby Cry},
author = {Weijun Tan and Qi Yao and Jingfeng Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.10001},
year = {2023}
}