@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00236026,
 author = {古賀, 直樹 and 坂東, 宜昭 and 井本, 桂右},
 book = {第86回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {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．},
 pages = {367--368},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {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},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}