Chaos Game Representation of Audio Signals
Notice bibliographique
Résumé
Audio measurements are fundamental to daily life and have been used to perform a variety of tasks including the classification of human sounds (e.g. talking or coughing) and environmental acoustic monitoring. Audio visualization methods have been introduced to represent both the time- and frequency-domain information of a recording. In this paper we introduce Chaos Game Representation (CGR) to investigate possible reoccurring local and global patterns within audio measurements to supplement current audio visualization methods and for possible use in the training and evaluation of learning algorithms. A major challenge of the application of CGR within audio-space is quantization. Here, we leverage the non-uniform μ-law ( μ = 255) quantization as the basis for the first quantized audio CGR representation. We propose a 256-nodal arrangement of the quantized states from an audio measurement for playing the Chaos Game to generate visualizations that capture both local and global sequential time-series information. CGRs were generated for 287,756 individual audio measurements (pure sinusoids, linear & quadratic chirps, and ambient audio measurements from DCASE2018). A typology of visually observable patterns is discussed describing the relationship between the time-series audio signal and their resulting CGR visualizations. These images may be leveraged for training image-based classifiers for audio classification tasks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».