End-to-End Environmental Sound Classification using a 1D Convolutional\n Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present an end-to-end approach for environmental sound\nclassification based on a 1D Convolution Neural Network (CNN) that learns a\nrepresentation directly from the audio signal. Several convolutional layers are\nused to capture the signal's fine time structure and learn diverse filters that\nare relevant to the classification task. The proposed approach can deal with\naudio signals of any length as it splits the signal into overlapped frames\nusing a sliding window. Different architectures considering several input sizes\nare evaluated, including the initialization of the first convolutional layer\nwith a Gammatone filterbank that models the human auditory filter response in\nthe cochlea. The performance of the proposed end-to-end approach in classifying\nenvironmental sounds was assessed on the UrbanSound8k dataset and the\nexperimental results have shown that it achieves 89% of mean accuracy.\nTherefore, the propose approach outperforms most of the state-of-the-art\napproaches that use handcrafted features or 2D representations as input.\nFurthermore, the proposed approach has a small number of parameters compared to\nother architectures found in the literature, which reduces the amount of data\nrequired for training.\n
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».