| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2025-06-13 13:20
[ポスター講演]音響・テキストマルチモーダル学習に基づくプロンプト可能な音響イベント検出 ○神取雄大(産総研/早大)・櫻井 舜(産総研/筑波大)・坂東宜昭(産総研)・井本桂右(産総研/京大)・大西正輝(産総研) SP2025-13 |
| 抄録 |
(和) |
本稿では,音響イベント検出 (SED) において,テキストプロンプトに基づき任意の音響イベントの発生時刻を推定する手法について述べる.
従来のSEDでは,事前に定義した所望の検出対象の音響イベントのみを検出する手法が一般的であり,定義されていないイベントの検出のためには再学習を行う必要があった.
しかし,実用上ではあらゆる環境音を目的に合わせて検出するために,任意の種類の音響イベントを指定して検出できる枠組みが望ましい.
このような枠組みは,事前の学習を一切必要としない,低コストで動作するSEDモデルとして,実用上重要である.
そこで我々は,テキスト埋め込みモデルを導入し,環境音の埋め込みとイベント名の埋め込み表現との関係を大規模に学習することで,環境音埋め込みからテキストプロンプトに対応する音響イベントをゼロショットで検出する枠組みを構築する. 提案法は,約300時間の教師ありデータセットを用いて事前学習したのち,屋内環境音のSEDベンチマークであるDESEDにて有効性を確認した. |
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| キーワード |
(和) |
音響信号処理 / 音響イベント検出 / / / / / / |
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| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 74, SP2025-13, pp. 69-72, 2025年6月. |
| 資料番号 |
SP2025-13 |
| 発行日 |
2025-06-06 (SP) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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SP2025-13 |