Due to the high variation in the application requirements of sound event detection (SED) systems, it is not sufficient to evaluate systems only in a single operating mode. Therefore, the community recently adopted the polyphonic sound detection score (PSDS) as an evaluation metric, which is the normalized area under the PSD receiver operating characteristic (PSD-ROC). It summarizes the system performance over a range of operating modes resulting from varying the decision threshold that is used to translate the system output scores into a binary detection output. Hence, it provides a more complete picture of the overall system behavior and is less biased by specific threshold tuning. However, besides the decision threshold there is also the post-processing that can be changed to enter another operating mode. In this paper we propose the post-processing independent PSDS (piPSDS) as a generalization of the PSDS. Here, the post-processing independent PSD-ROC includes operating points from varying post-processings with varying decision thresholds. Thus, it summarizes even more operating modes of an SED system and allows for system comparison without the need of implementing a post-processing and without a bias due to different post-processings. While piPSDS can in principle combine different types of post-processing, we hear, as a first step, present median filter independent PSDS (miPSDS) results for this year's DCASE Challenge Task4a systems. Source code is publicly available in our sed_scores_eval package (https://github.com/fgnt/sed_scores_eval).


翻译:由于声事件检测(SED)系统的应用需求存在高度差异性,仅在单一工作模式下进行系统评估是不够的。为此,学界近期采用了多声道声音检测评分(PSDS)作为评估指标,该指标是PSD接收者操作特征曲线(PSD-ROC)的归一化面积。它通过汇总将系统输出分数转换为二元检测输出时,因决策阈值变化而产生的多种工作模式下的系统性能,从而更全面地反映系统整体行为,并减少特定阈值调整带来的偏差。然而,除了决策阈值外,后处理同样可以调整以进入不同工作模式。本文提出后处理无关PSDS(piPSDS)作为PSDS的推广形式。在此框架下,后处理无关的PSD-ROC包含不同后处理方式配合不同决策阈值产生的工作点,从而归纳了SED系统更多的工作模式,使得无需实现具体后处理、排除不同后处理造成的偏差即可进行系统比较。尽管piPSDS原则上可融合多种后处理类型,作为初步工作,我们首先在本年度DCASE挑战赛Task4a系统中展示了中值滤波无关PSDS(miPSDS)结果。相关源代码已开源至sed_scores_eval工具包(https://github.com/fgnt/sed_scores_eval)。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
19+阅读 · 2018年5月17日
VIP会员
最新内容
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:18
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
2+阅读 · 今天5:54
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:42
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
3+阅读 · 6月24日
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
5+阅读 · 6月24日
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
5+阅读 · 6月24日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员