Security Monitoring Using Microphone Arrays and Audio Classification
Notice bibliographique
Résumé
In the paper, the authors propose a security monitoring system that can detect and classify the location and nature of different sounds within a room. This system is reliable and robust even in the presence of reverberation and in low signal-to-noise (SNR) environments. We describe a novel algorithm for audio classification, which, first, classifies an audio segment as speech or nonspeech and, second, classifies nonspeech audio segments into a particular audio type. To classify an audio segment as speech or nonspeech, this algorithm divides the audio segment into frames, estimates the presence of pitch in each frame, and calculates a pitch ratio (PR) parameter; it is this PR parameter that is used to discriminate speech audio segments from nonspeech audio segments. The discerning threshold for the PR parameter is adaptive to accommodate different environments. A time-delayed neural network is employed to further classify nonspeech audio segments into an audio type. The performance of this novel audio classification algorithm is evaluated using a library of audio segments. This library includes both speech segments and nonspeech segments, such as windows breaking and footsteps. Evaluation is performed under different SNR environments, both with and without reverberation. Using 0.4-s audio segments, the proposed algorithm can achieve an average classification accuracy of 94.5% for the reverberant library and 95.1% for the nonreverberant library
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».