Open Set Audio Recognition for Multi-Class Classification With Rejection
Notice bibliographique
Résumé
Most supervised audio recognition systems developed to this point have used a testing set which includes the same categories as the training set database. Such systems are called closed-set recognition (CSR). However, audio recognition in real applications can be more complicated, where the datasets can be dynamic, and novel categories can ceaselessly be detected. Hence, in practice, the usual methods will assign to these novel classes labels which are often incorrect. This work aims to investigate audio open-set recognition (OSR) suitable for multi-classes classification recognition, with a rejection option for classes never seen by the system. A probabilistic calibration of a support vector machine classifier is utilized and formulated under the open-set scenario. For this, it is proposed to apply a threshold technique called peak side ratio (PSR) to the audio recognition task. A candidate label is first examined by a Platt-calibrated support vector machine (SVM) to produce posterior probabilities. The PSR is then used to characterize the distribution of posterior probabilities values. This process helps to determine a threshold in order to reject or accept a particular class. Our proposed method is evaluated on different variations of open sets, using well-known metrics. Experimental results reveal that our proposed method outperforms previous OSR approaches over a wide range of openness values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».