2026-03-12T23:36:38Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

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アノテータごとのばらつきを考慮した音響イベント検出 古賀, 直樹 坂東, 宜昭 井本, 桂右 人工知能と認知科学 本稿では，複数のアノテータが作成したばらつきのあるラベルを用いた音響イベント検出 (SED) について述べる．音響イベントの開始・終了時刻と種類を推定するSEDでは，教師データの品質がモデルの性能に直結するが，イベントの開始・終了時刻は主観的なためアノテータによってラベルがばらつく．そこで本研究では，アノテータの違いを陽にモデルに組み込んだ Crowd Layer をSEDの推論モデル CNN-BiGRU に導入することで，本問題に対処する．複数人のアノテータによる30時間の実録音データセットを構築し，提案法の有効性を評価した． 情報処理学会 2024-03-01 jpn conference paper https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236026 AN00349328 第86回全国大会講演論文集 2024 1 367 368 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/236026/files/IPSJ-Z86-1R-07.pdf application/pdf 546.0 kB 2024-07-03