联丰迅声2019DCASE声学场景与事件检测分类挑战赛再创佳绩:城市声音标记任务F1-score排名国际第一

联丰迅声人工智能团队参加2019DCASE的城市声音标记任务。

2019年7月1日,2019DCASE声学场景和事件的检测和分类挑战赛官方公布了最终赛事结果。经过了近3个月的不断迭代优化,联丰迅声人工智能团队在Task5-城市声音标记任务的F1-Score评分获国际第一。这是继去年在第四届DCASE上Task3-鸟叫检测取得第四名成绩后再创佳绩。

(2019声学场景和事件的检测和分类挑战赛(Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events 2019, DCASE 2019)是由伦敦大学玛丽皇后学院、坦佩雷大学、纽约大学、康奈尔大学、谷歌等国际知名研究机构与2013年组织发起的国际最权威的声学检测与分类赛事。该赛事的目的在于挖掘声音中的大量信息,推进其在智能家居、安防检测、机器人交互等多个领域的应用。今年是该赛事的第五届,吸引了来自全球各地的200多个研究机构参赛,其中不乏中科院声学所、中国科技大学、华中科技大学等国内知名高校参赛。

联丰迅声人工智能团队主要参加2019DCASE的城市声音标记任务。

Task5-城市声音标记(Urban Sound Tagging)

城市声音标记(UST)的目标是预测在声学传感器网络记录的10秒场景中是否存在23个噪声污染源中的每一个。23个噪音“标签”,每个标签都是实际的噪音来源,其中许多是城市市噪音投诉的常见原因。对城市声音的细致化分类与管理对推进城市智能化进程与改善人民生活环境具有重要意义。

我们对常见的城市噪音做如下的分类,该任务的目的在于对城市常见的声学环境进行分类预测,判断可能存在哪几种常见城市声音,任务中一些最成功的技术可以促进嵌入式解决方案的开发,以实现低成本和可扩展的监控,分析和缓解城市噪声。

最终,我们团队在该任务的F1-Score评分排名国际第一。

联丰迅声是国内最早从事环境声音信号检测分类技术研究的团队之一,目前自建的迅声云环境声音数据库主要围绕城市环境声音进行分类,目前有城市交通、工业机械、人类生活、自然环境四个父类,数十个子类,数百万条数据,为环境声音检测技术在各个领域的快速落地提供了强大的数据支撑。

下图是迅声云环境声音数据库分类图。

联丰迅声一直致力于积极挖掘与探索声学检测识别在智慧城市各个领域的相关应用,如城市智能交通领域的声音监测(违法鸣笛抓拍系统、改装车噪音抓拍系统等)、城市智慧安防领域的声音预警(环境异常声音监控系统、城市低空飞行器监控系统)、工业设备的异常声音诊断(工业听觉诊断系统)等等。这些系统的落地与声学AI检测识别的成功应用密不可分,未来,公司将坚持以客户需求为核心,以市场需要为驱动,以技术研发为基础,探索推动声学检测分类技术在各个领域的快速落地。

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