【摘 要】
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声音事件检测是检测一段音频中发生的声音事件和对应的时间戳。由于环境声往往重叠交织,加上复杂的噪声环境都使得识别变得棘手。通常检测被当成多类别分类问题,即将一帧音频划为固定类别中的多类,一帧音频出现多类声音即为重叠;当连续多帧音频被划分为某类别时就确认了该类声音事件的时间戳。因此声音事件检测问题实际上是连续的多标签分类问题。而处理分类问题,神经网络有着从音频数据中提取模式的能力从而成为了学界主流方法
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目《声学事件的空间信息感知理论与关键技术研究》（62071135）; 广西自然科学基金青年项目《基于室内声场环境辨识的声源定位技术研究》（No.2019GXNSFBA245103）; 桂林电子科技大学校级创新项目《基于交互式音频自动标注的声学事件检测》
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声音事件检测是检测一段音频中发生的声音事件和对应的时间戳。由于环境声往往重叠交织,加上复杂的噪声环境都使得识别变得棘手。通常检测被当成多类别分类问题,即将一帧音频划为固定类别中的多类,一帧音频出现多类声音即为重叠;当连续多帧音频被划分为某类别时就确认了该类声音事件的时间戳。因此声音事件检测问题实际上是连续的多标签分类问题。而处理分类问题,神经网络有着从音频数据中提取模式的能力从而成为了学界主流方法。众多神经网络模型中注意力机制在决策时能为不同音频帧分配不同比重因而受到广泛关注,这种机制在自然语言处理和声音事件检测中都有广泛的成功应用。本研究立足于注意力机制,探讨该机制能多大程度上完善声音事件检测效果。具体地,此项研究贡献如下:1)由于环境声音不如自然语言有着特定语法、语义结构,囊括时间间隔过远的帧计算注意力得分是一种记忆力浪费。针对传统注意力机制声音事件检测缺乏控制记忆机制这一特点,本研究提出了使用记忆力宽度控制的注意力模型,在两个环境下的数据集评估结果证明了该方法的有效性。2)不同数据集的注意力宽度选取是一个启发式的过程,此项研究提出了注意力记忆宽度自适应机制,实验结果表明,该机制达到了人为注意力宽度调节优化最好效果的相近水平。3)在训练检测模型时,大量使用了容易获取的合成强标签数据、真实环境录制的弱标签和无标签数据。在利用多实例学习框架处理强标签和弱标签数据时,本研究在两个评估场景下测试了多种池化方法。实验发现,注意力池化方法的优势在DCASE Challenge 2021 Task4中没有充分显示出来,综合分析后提出使用更大嵌入空间的特征级别注意力池化方法,实验表明,该池化方法下的注意力机制改进了声音事件的检测效果,即使是较小的嵌入空间,对检测的所有评估指标都有所提升。
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