Sep, 2023

规则化对比预训练用于少样本 生物声音检测

PDF
TL;DR通过提供开源代码，本研究旨在降低少样本生物声事件检测的门槛，通过提出一个简单而有效的框架来实现此任务，并通过规范化监督对比预训练来学习能够在新目标任务中进行良好迁移的特征，从而在无特征适应时取得 61.52%（0.48）的高 F 分数，在进一步对新目标任务进行特征适应时获得 68.19%（0.75）的 F 分数。
bioacoustic sound event detectiondeep learning systemsfew-shot learningcontrastive pre-traininganimal sounds
发现论文，激发创造
  • 利用受监督对比学习进行生物声学少样本检测的预训练表示

    通过数据增强和监督对比学习框架，利用少量标注样本实现了对生物声学应用中的声音事件进行检测和分类的深度学习方法，并在 DCASE 挑战中获得了较好的性能。

    Sep, 2023

  • DCASE 2023 挑战中的少样本生物声事件检测

    DCASE 挑战赛的 Few-shot 生物声学事件检测任务中，限制训练数据集，于 2023 年共有 6 个团队参加，最高 F-score 达到 63％，方法多样。

    Jun, 2023

  • 基于分段的度量学习用于少样本生物声音事件检测

    本文提出了一种利用 segment-level few-shot learning 框架来在少量正负例的情况下检测生物声音事件。实验结果表明，使用负样本有利于提高模型的泛化能力，采用在验证集上的推导式推理可以更好地适应新颖的类别。该方法在 DCASE2022 挑战任务 5 中超越了基线，排名第 2，并已在 https URL 上开源。

    Jul, 2022

  • DCASE 挑战赛 2016 上的实验：现实录音中的声音场景分类和声音事件检测

    本文介绍了我们在实战录音的声音场景分类任务和声音事件检测任务中采用的低级和高级特征、分类器优化以及特定的其他方法，我们的表现优于 DCASE 的基线，对于任务 1，我们的总体准确性为 78.9％，超过基线 72.6％；对于任务 3，我们的基于段的错误率为 0.76，超过基线 0.91。

    Jul, 2016

  • 使用预训练音频表征学习检测新颖和细粒度声学序列

    该论文调查了用于少样本声音事件检测的预训练音频表示。他们开发了适合此任务的预训练嵌入并评估其在 AudioSet 上的通用性和在现实世界声学序列构造的任务上的效用。

    May, 2023

  • 适应性少样本学习算法在稀有声音事件检测中的应用

    本研究提出了一种新颖的任务自适应模块，用于度量学习框架的少样本学习中，并在两个数据集上实现了比基线方法取得了更好的性能，特别是在转导传播网络上，例如在 ESC-50 的 5 路 1-shot 准确性上提高了 6.8％，在 noiseESC-50 上提高了 5.9％。

    May, 2022

  • 使用基于对比学习预训练的机器 ID 声音表示进行异常声音检测

    本文使用对比学习方法，针对每个机器 ID 而不是每个音频样本优化音频表示，使用自我监督 ID 分类器微调学习模型，增强了同一 ID 音频特征之间的关系，在 DCASE 2020 Challenge Task2 数据集上的实验表明，该方法在整体异常检测性能和稳定性方面胜过了使用对比学习或自我监督分类的最先进方法。

    Apr, 2023

  • DCASE2017 挑战赛任务 4 的 Surrey-cvssp 系统

    本文介绍了通过采用基于卷积神经网络和循环神经网络的基本框架以及学习可控门激活函数、基于关注机制的方案和新的批次平衡策略等方法来解决 Acoustic Scenes 和 Weakly-Supervised Learning 问题。在该方法下，我们的音频标记和声音事件检测分别取得了 61% 和 0.73 的 F-Value 和 error rate。

    Sep, 2017

  • 家庭环境下大规模弱标注半监督声音事件检测

    本文介绍 DCASE 2018 任务 4，重点评估了利用弱标签数据（没有时间边界）进行大规模声音事件检测的系统，挑战在于探索未标记的数据集与小的弱标签训练集结合以提高系统性能。数据来源于 YouTube 家庭环境视频片段，具有环境辅助生活等很多应用潜力。

    Jul, 2018

  • 利用众包训练数据在未知的声音背景中检测鸟鸣声

    通过建立鸟鸣音的生成模型和采用新颖性检测技术，可以在全球范围内使用廉价的无人值守记录站或使用移动设备上的录音和物种识别进行大规模众包，可靠地识别动物物种的能力受到限制。

    May, 2015