可穿戴 SELD 数据集：基于头部周围可穿戴设备的声音事件定位与检测数据集
音频与语音处理
2022-02-18 v1 声音
摘要
声音事件定位与检测(SELD)是识别声音事件及其方向的联合任务。深度神经网络(DNNs)被用于将其与麦克风阵列观测到的声音信号相关联。尽管 ambisonic 麦克风在 SELD 文献中很流行，但其预定几何形状可能限制应用范围。某些应用（包括行人在行走时进行 SELD 的应用）需要可设计几何形状以适应任务的可穿戴麦克风阵列。本文为开发此类可穿戴 SELD，提出一个名为 Wearable SELD dataset 的数据集。它由放置在头部和躯干模拟器(HATS)上的 24 个麦克风记录的数据组成，并配有模仿可穿戴设备（眼镜、耳塞和头戴式耳机）的附件。我们还提供了使用所提数据集和 SELDNet 进行 SELD 的实验结果，以考察麦克风配置的影响。
引用
@article{arxiv.2202.08458,
title = {Wearable SELD dataset: Dataset for sound event localization and detection using wearable devices around head},
author = {Kento Nagatomo and Masahiro Yasuda and Kohei Yatabe and Shoichiro Saito and Yasuhiro Oikawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.08458},
year = {2022}
}
备注
5 pages, 6 figures, accepted to IEEE Int. Conf. Acoust. Speech Signal Process. (ICASSP), 2022