Mar, 2022

定位该声音事件，而非其他：以类别为条件的声事件方向估计

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TL;DR本文提出了一种新的基于类别条件的声音事件定位和检测 (SELD) 模型，通过特征调制等方式，可以准确定位需要关注的类别，相较于现有模型，该模型在多种评价指标上的表现更为优异，尤其在干扰场景下的测试表现更好，可应用于实际场景中。
sound event localization and detectionseldclass-conditioned seld modelfeature-wise linear modulationdcase
发现论文，激发创造
  • 声音事件检测和定位与距离估计

    本文提出了一种新方法，即将声音事件检测与定位拓展到包含距离估计的三维声音事件检测、定位，并通过多任务和单任务两种方法研究了在 AM 型和双耳型 STARSS23 背景下的实现方案，并探究了与距离估计相关的损失函数，实验结果表明，在不降低声音事件检测和定位准确性的情况下，可以进行三维声音事件检测、定位。

    Mar, 2024

  • 声音事件定位和检测的多房混响数据集

    本文介绍了用于 DCASE2019 挑战赛的 “声音事件定位与检测”（SELD）任务设置及其基准方法。使用卷积循环神经网络实现了基准方法，对含混响的数据集进行了评估。

    May, 2019

  • 具有移动源的混响空间声音场景数据集用于声音事件定位和检测

    该报告介绍了 DCASE2020 挑战赛 SELD 任务的数据集和评估设置，该任务涉及同时分类已知的声音事件类别、检测其时间激活，并在其活动时估计其空间方向或位置。

    Jun, 2020

  • 使用两阶段策略的多音色声音事件检测和定位

    本文提出基于神经网络的声音事件检测和定位方法，该方法训练得到的声音事件检测模型可以帮助到方位角的估计，同时也能够显著提高声音事件检测和方位角估计的性能。

    May, 2019

  • 使用卷积循环神经网络进行声音事件定位和重叠源检测

    本研究提出了一种卷积循环神经网络，用于在三维空间中联合定位和检测多个重叠声音事件。该方法能够有效地估计声音事件的位置和检测每个时间帧中所有声音事件类的活动，并且避免了特征提取方面的任何限制。

    Jun, 2018

  • 具动态混响声场和方向干扰源的声音事件定位和检测数据集

    本文介绍了 DCASE2021 Sound Event Localization and Detection (SELD) 挑战任务的数据集和基线。新的数据集增加了定向干扰者，使得该数据集更具挑战性。实验结果表明，定向干扰者对数据集有很大的影响。

    Jun, 2021

  • 弱标注数据中的声音事件检测和时间频率分割

    本文描述了如何使用弱标记的数据，提出了一种基于时频分割框架的声音事件检测和分离方法。文中提出的方法包括使用卷积神经网络处理分割映射和使用全局加权排名池化处理分类映射，从而可以在 F1 方面优于现有方法。

    Apr, 2018

  • 增强的 360 度实际音频 - 视觉声景中的声音事件定位和检测

    该技术报告详细介绍了我们构建增强的音频 - 视觉声音事件定位和检测（SELD）网络的工作。我们在音频 - 视觉数据前对音频 - 专有网络的门控循环单元（GRU）之前合并音频和视频信息。我们的模型利用 YOLO 和 DETIC 目标检测器。我们还构建了一个实现音频 - 视觉数据增强和音频 - 视觉合成数据生成的框架。我们提供了超过现有音频 - 视觉 SELD 基线的音频 - 视觉 SELDnet 系统。

    Jan, 2024

  • DiffSED：使用降噪扩散的声音事件检测

    通过采用生成学习的角度来重新构建声音事件检测问题，我们的模型在训练中学习逆转噪声处理，从而能够从噪声查询中生成准确的事件边界，实验证明在 Urban-SED 和 EPIC-Sounds 数据集上，我们的模型在训练中具有 40% 以上的更快收敛速度并明显优于现有的替代方法。

    Aug, 2023

  • 少样本声音事件检测的多任务帧级学习

    通过使用创新的多任务帧级音频事件检测框架和线性定时遮罩进行数据增强，提高模型对多样音频环境的适应性和鲁棒性，本研究在 2023 声音场景和事件检测与分类挑战赛的 few-shot 生物声学事件检测类别中实现了 63.8% 的 F 分数，获得第一名。

    Mar, 2024