Performance analysis of acoustic event detection algorithm using weakly labeled data

Weakly labeled 데이터 기반 음향 이벤트 인식 알고리즘 성능 분석

  • Lim, Wootaek (Realistic AV Research Group Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)) ;
  • Suh, Sangwon (Realistic AV Research Group Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)) ;
  • Park, Sooyoung (Realistic AV Research Group Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)) ;
  • Jeong, Youngho (Realistic AV Research Group Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)) ;
  • Lee, Taejin (Realistic AV Research Group Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI))
  • 임우택 (한국전자통신연구원 실감 AV 연구그룹) ;
  • 서상원 (한국전자통신연구원 실감 AV 연구그룹) ;
  • 박수영 (한국전자통신연구원 실감 AV 연구그룹) ;
  • 정영호 (한국전자통신연구원 실감 AV 연구그룹) ;
  • 이태진 (한국전자통신연구원 실감 AV 연구그룹)
  • Published : 2019.06.19

Abstract

음향 이벤트 인식 기술은 오디오 신호에서 음향 이벤트를 예측하는 기술로, 최근 대용량 데이터베이스의 배포, 인식 알고리즘과 하드웨어의 발전, 관련 인식 대회 등에 힘입어 많은 연구가 이루어지고 있는 분야이다. 본 논문에서는 음향 장면 및 이벤트 인식 관련 대회인 DCASE 챌린지에 대하여 기술하고, 약한 레이블 기반의 데이터를 학습해 강한 레이블을 예측하는 DCASE 챌린지 과제 4에 대하여 설명한다. 또한 DCASE 챌린지 과제 4에 제출된 다양한 음향 이벤트 인식 알고리즘과 데이터베이스의 종류에 따른 성능을 비교하여 음향 이벤트 인식 성능을 분석한다.

Keywords