음향 이벤트 검출 시스템 개발을 위한 특징 피라미드 다중 해상도 주파수 동적 컨볼루션 모델

이찬규; 박상욱

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이찬규 (국립강릉원주대학교) 박상욱 (국립강릉원주대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 2,117 - 2,120 (4page)

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Sound event detection, which involves identifying the type and segment of interest sounds in audio waveform, is gaining attention as a core technology in various monitoring systems. Through the international competition on acoustic signal analysis, DCASE (Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events), a log of methods for improving the performance are introduced. Particularly, various methods are introduced for effectively extracting the features of multiple sounds and efficiently training acoustic model. Recently, a compact version of the model is interested to enable operation with lower complexity and lower power on devices. This paper proposes an effective and efficient acoustic event detection model. In the proposed method, the sound event detection model is designed by compressing a multi-resolution frequency-dynamic convolutional neural network, and is trained via mean-teacher model and feature pyramid-based self-supervised learning. Compared to the existing multi-resolution frequency-dynamic convolutional neural networks, the number of parameters is less about 30%, and in experiments based on DCASE2023 task4, it records a class-average event-based F1 score of 44.14±0.56%, showing approximately a 3.5% improvement relatively compared to previous methods.

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