DCASE2013挑战赛介绍
簡介
2013 年起，為了評測現有的環境聲音檢測方法，電子與電氣工程師學會音頻和聲學信號處理協會(Institute of Electrical and Electronics Engineers Audio and Acoustic Signal Process, IEEE AASP )開始舉辦聲學場景和事件的檢測與分類挑戰賽(Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, DCASE)
關于挑戰賽信息的介紹
挑戰賽結果
DCASE 2013挑戰賽的結果在下面的期刊文章中得到了詳細的描述：
D. Stowell, D. Giannoulis, E. Benetos, M. Lagrange and M. D. Plumbley, Detection and Classification of Audio Scenes and Events. IEEE Transactions on Multimedia 17(10), 1733-1746, 2015.
比賽的總體結果
場景識別結果
事件檢測 - 辦公室現場結果
事件檢測 - 辦公室綜合結果
數據庫及相關代碼
公共可用的數據
下面是挑戰賽的所有任務的簡單描述，以及數據的規格和一些樣本文件。請記住，由于任務目前正在開發中，示例只提供了任務如何聽起來的第一印象，它們可能不一定與最后的任務類似。
公開可用的數據集，其中包括場景識別、事件檢測任務1和任務2的相關數據。
場景分類（SC）挑戰將解決識別和分類聲場和聲景的問題。
場景分類任務的數據集中，每種聲場由30秒錄音組成。數據集將由2個部分組成，每個部分由每個場景（類）的6個音頻記錄組成。將作為開發組發送給參與者，第二個將被保密，用于火車/測試場景分類任務。場景列表是：繁忙的街道，安靜的街道，公園，露天市場，公共汽車，地鐵列車，餐廳，商店/超市，辦公室，地鐵站10個類別。
用于該任務的記錄裝置是一組專門制作的Soundman雙耳麥克風，以便它們模仿用戶可佩戴的一對入耳式耳機。錄制的建議規范是：PCM，44100 Hz，16位（CD質量）。
事件檢測
- 事件探測挑戰將解決識別聲音場景中突出的單個聲音事件的問題。兩個不同的實驗將采取，一個簡單的聲學場景沒有重疊的聲音，另一個使用復雜的場景在一個復調場景。該任務將使用三個數據集。
但是，現在這些數據下載不了
相關源代碼
一些已經提交的系統的源代碼
1）Event Detection: Gemmeke et al
簡介：用于音頻事件檢測的基于示例的NMF方法。
出版的文章：J. F. Gemmeke, L. Vuegen, B. Vanrumste, and H. V. Hamme, “An exemplar-based NMF approach for audio event detection,” 2013.
Manager: Dan Stowell, Emmanouil Benetos, Jort Gemmeke, Mark Plumbley
2）Event Detection: Vuegen et al
簡介：該提案探討了用于聲學事件檢測和分類的從Mel頻率倒譜系數（MFCC）估計的高斯混合模型（GMM）。 為了限制靜音的影響，使用了共享的背景模型。
出版的文章：L. Vuegen, B. V. D. Broeck, P. Karsmakers, J. F. Gemmeke, B. Vanrumste, and H. V. Hamme, “An MFCC-GMM approach for event detection and classification,” 2013.
Manager: Dan Stowell, Emmanouil Benetos, Mark Plumbley
3）Scene Classification: Chum et al
簡介：這里開發了兩種算法：第一種是基于隱馬爾可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。 所使用的特征包括短時傅立葉變換，響度和光譜稀疏度。 第二種算法在基于幀的層面上應用支持向量機（SVM）。
源代碼
出版文章，M. Chum, A. Habshush, A. Rahman, and C. Sang, “IEEE AASP scene classification challenge using hidden Markov models and frame based classification,” 2013.
Manager: Dan Stowell, Emmanouil Benetos, Mark Plumbley
4）Scene Classification: Geiger et al
簡介：這是對聲學場景分類的IEEE AASP挑戰的貢獻。 從30秒長的高可變錄音中，提取頻譜，倒譜，能量和聲音相關的音頻特征。 使用滑動窗口方法來獲得短段上低級特征的統計學特征。 SVM用于對這些短段進行分類，并采用多數投票方案來獲得整個記錄的決策。 關于挑戰的官方發展，實現了73％的準確性。 使用t統計量的特征分析表明，主要的Mel譜是最相關的特征。
無源代碼
出版文章1，J. T. Geiger, B. Schuller, and G. Rigoll, “Recognising acoustic scenes with large-scale audio feature extraction and SVM,” 2013.
出版文章2，J. T. Geiger, B. Schuller, and G. Rigoll, “Large-Scale Audio Feature Extraction and SVM for Acoustic Scene Classification,” in WASPAA, 2013, p. 4.
Manager: Dan Stowell, Emmanouil Benetos, Jürgen Geiger, Mark Plumbley
5）Scene Classification: Olivetti
簡介：我們提出一種將一般對象（如音頻樣本）有效地嵌入到矢量特征空間中的方法，適用于分類問題。從實踐的角度來看，采用提出的方法的研究者只需要提供兩個成分：這些對象的高效壓縮器，以及將兩個對象組合成新對象的方式。所提出的方法基于兩個主要元素：不相似性表示和歸一化壓縮距離（NCD）。不相似性表示是歐幾里德嵌入算法，即將通用對象映射到向量空間中的過程，其需要在對象之間定義距離函數。所產生的嵌入的質量嚴格依賴于該距離的選擇。 NCD是基于Kolmogorov復雜性概念的對象之間的距離。在實踐中，NCD基于兩個構建塊：壓縮函數和將兩個對象組合成新對象的方法。我們聲稱，一旦良好的壓縮機和有意義的組合兩個對象的方法可用，則可以構建分類算法可以準確的有效特征空間。作為我們向IEEE AASP挑戰提交的文件，我們在聲場分類的上下文中展示了所提出的方法的實際應用，其中壓縮器是自由和開源的Vorbis有損音頻壓縮器，并且兩個音頻樣本的組合是它們的簡單連接。
無源代碼
出版文章，E. Olivetti, “The wonders of the normalized compression dissimilarity representation,” 2013.
Manager: Dan Stowell, Emmanouil Benetos, Mark Plumbley
6）Scene Classification: Roma et al
簡介：該代碼使用重復量化分析（RQA）功能進行場景分類任務。 這些特征是通過從MFCC特征的窗口計算出的閾值相似度矩陣來計算的。 增加了傳統的MFCC統計，它們在使用標準SVM分類器時提高了準確性。
源代碼
出版文章，G. Roma, W. Nogueira, and P. Herrera, “Recurrence Quantification Analysis for auditory scene classification,” 2013.
Manager: Dan Stowell, Emmanouil Benetos, Mark Plumbley
- 基線系統的源代碼：音頻場景識別、事件檢測
比賽相關介紹：
介紹
我們邀請信號處理，機器學習等領域的研究人員參與我們的挑戰，其中包括一系列關于聲場和聲學事件的自動檢測和分類的相關任務。
任務落在計算聽覺場景分析（CASA）領域。人類能夠在復雜的音頻環境中輕松跟蹤特定的聲源，并且試圖模擬這種行為的系統的發展是一個開放的問題，特別是在重疊的聲音事件的情況下。
確認參加挑戰的截止日期為2013年3月31日（請發送電子郵件至aasp-challenge-owner@eecs.qmul.ac.uk與參與者名稱/附屬機構）。提交代碼的截止日期是2013年4月14日。
結果將在2013年WASPAA特別會議上提交;邀請與會者在特別會議上張貼海報。此外，鼓勵小說作家的作者在2013年WASPAA上作為常規論文提交作品。
提交說明
請務必閱讀技術報告，說明挑戰的動機、數據集和度量標準。
請務必閱讀您將參與的任務的規范（以下鏈接）
場景分類規范（PDF）
事件檢測（辦公室現場）規范（PDF）
事件檢測（辦公室綜合）規范（PDF）
使用公開可用的挑戰數據集開發系統。您可以使用度量函數來測試系統的性能。
寫一個擴展的摘要概述你的提交完成情況（下面的鏈接）
- 擴展摘主要為其他人提供了對每個提交作品完成內容的一般理解。擴展的摘要不需要在出版材料之前是最新的。鼓勵參與者提交新的工作作為在waspaa 2013會議上的文章。
- 在結果公布后，作者可以修改擴展摘要。我們將在挑戰網站上發布擴展摘要的最終版本。
- 挑戰賽摘要要求：
- 應該是2-3頁長
- 必須遵循以下模板指南： LaTeX模板、word模板
- 必須以PDF格式提交。
- 可以包括對您工作的其他出版物的引用（如果存在）
驗證您的代碼使用的AASP挑戰Linux系統的圖像（非matlab文件）
這個鏈接目前是打不開的
3月31日前通過電子郵件確認您參與挑戰賽。
4月14日前使用電子郵件或通過下載鏈接提交您的代碼和擴展摘要。
在waspaa 2013挑戰海報會議展示公告。
組織者
這個挑戰是由數字音樂中心和IRCAM組織的音聲信號處理的主持下（AASP）的IEEE信號處理學會技術委員會。點擊這里獲取原始的挑戰提案文件。
組織者：
Dimitrios Giannoulis（QMUL）
Emmanouil Benetos（倫敦城市大學/ QMUL）
Dan Stowell（QMUL）
Mathias Rossignol（IRCAM）
Mathieu Lagrange（IRCAM）
Mark D. Plumbley（QMUL）（University of Surrey薩里大學？）
在AASP挑戰
總結
以上是生活随笔為你收集整理的DCASE2013挑战赛介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： 网易发布致暴雪国服玩家的告别信 感谢陪伴
- 下一篇： DCASE挑战赛原始提案文件（详细信息）