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        我院學生榮獲DCASE2020國際聲學賽事國際第二
        發布時間:2020-07-19     作者:白吉生   分享到:

        近日365体育网站,第六屆國際權威聲學場景和事件檢測及分類競賽(Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, DCASE 2020)公布了比賽結果,由我院陳建峰教授指導,博士生白吉生、碩士生陳晨參與的聲學感知團隊再創佳績365体育网站。在Task5基于時空語境的城市聲音標注(Urban Sound Tagging with Spatiotemporal Context)賽事中斬獲國際第二365体育网站,國內第一的成績;在Task2機器異常聲音的無監督檢測(Unsupervised Detection of Anomalous Sounds for Machine Condition Monitoring)賽事斬獲國內第二,國際第十八的成績。

        由電氣和電子工程師協會(IEEE)聲學信號處理技術委員會(AASP)組織的DCASE已經開展到了第六屆,引起了國內外眾多尖端聲學研究界的廣泛關注,包括谷歌、康奈爾大學、卡耐基梅隆大學等,越來越多的研究者也加入到聲學研究當中來。

        2018年,我院智能聲學與臨境通信研究中心博士生王謀組建DCASE參賽團隊365体育网站,該團隊由智能聲學與臨境通信研究中心、聲學感知團隊和計算機學院音頻語音與語言處理研究組三個課題組的音頻信號處理方向學生組成365体育网站,陳建峰、張曉雷和付中華三位教授進行指導365体育网站,智能聲學與臨境通信研究中心提供GPU等運算資源365体育网站。在DCASE2018和DCASE2019挑戰賽中,團隊積極籌備365体育网站,攻克艱難,連續兩年取得了豐碩的成果365体育网站,同時也積累了豐富的參賽經驗。

        本次DCASE 2020比賽365体育网站,共設置六個任務,包括聲學場景識別、異常機器聲音的非監督識別、聲學事件檢測、聲學事件分離、城市聲音標記和自動為音頻生成標題紀要。

        任務2

        異常聲音檢測(ASD)是用來識別目標機器發出的聲音是正常的還是異常的365体育网站。任務2是在只提供正常聲音樣本作為訓練數據的情況下,檢測機器的異常聲音。機械故障自動檢測是第四次工業革命的一項重要技術,包括基于人工智能的工廠自動化365体育网站。

        圖一:Task2開發和評估數據集概述

        本次參加任務2的研究機構有亞馬遜365体育网站,三星,IBM以及英特爾等國際頂級研發機構和清華大學,伊利諾伊大學香檳分校,電子科技大學這樣的國內外知名高校。最終我院聲音感知團隊從參賽的40多支隊伍中脫穎而出365体育网站,獲得國內第二365体育网站、國際第十八的名次,國際第一由亞馬遜聲學實驗室摘得。

        圖二:Task2比賽排名

        任務5

        基于時空語境的城市聲音標注任務是在包含音頻以及錄音時間地點的條件下365体育网站,在10秒的聲音中檢測噪聲污染源是否存在365体育网站,這些噪聲污染源分為8個粗類365体育网站,23個細類別365体育网站,例如引擎聲、機械/非機械沖擊聲365体育网站、電鋸聲、警報聲365体育网站、音樂聲、人聲等365体育网站。這項任務的動機是建立機器監聽工具的現實問題,以協助監測、分析和減輕城市噪音污染。

        圖三:Task5基于時空語境的城市聲音標注系統概述

        今年是紐約大學第二次舉辦任務5365体育网站,我院聲音感知團隊再進一步,最終獲得國際第二365体育网站,國內第一的名次365体育网站。城市環境聲音分類檢測技術的發展將會幫助解決城市噪聲污染問題,推動智慧城市形態的進步與發展。

        圖四:Task5比賽排名

        附:我院團隊歷年來年比賽成績

        圖五:我院團隊歷年來年最佳比賽排名(國際)

        審核:孫華強

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