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J-GLOBAL ID：201702230826459080   整理番号：17A1034074

1000000YouTubeビデオにおける大規模オーディオ事象発見【Powered by NICT】

Large-scale audio event discovery in one million YouTube videos

著者 (6件)： Jansen Aren (Google, Inc., Mountain View, CA, USA) ,  Gemmeke Jort F. (Google, Inc., Mountain View, CA, USA) ,  Ellis Daniel P. W. (Google, Inc., Mountain View, CA, USA) ,  Liu Xiaofeng (Google, Inc., Mountain View, CA, USA) ,  Lawrence Wade (Google, Inc., Mountain View, CA, USA) ,  Freedman Dylan (Google, Inc., Mountain View, CA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 786-790  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネットビデオは,局在化した注釈の顕著な欠如とオーディオの実質的に無限源を提供し,教師なし手法のための理想的な環境を示した。この動機により,百万YouTubeビデオ(オーディオの45K時間)の多様なコーパスにおける再発オーディオ事象の大規模発見への前例のない探査を行った。我々のアプローチは,スペクトルの特徴とのドメイン神経オーディオ埋込みの両方にストリーミング,ノンパラメトリッククラスタリングアルゴリズムを適用することである。固有クラスタリング性能を定量的に推定するために人手アノテーション付きオーディオ事象の小部分を用いた。教師なしアクティブ学習のための有用な機構を提供することに加えて,二つの下流応用で発見されたオーディオイベントクラスタの有効性を示した。第一は,弱教師つき学習が,時間的にオーディオ事象を局在化するためのビデオレベルメタデータとクラスタ発生の関連性を利用する。第二は有益な活性検出,発見された事象クラスタのコーパス統計に基づく意味的顕著性のための教師なし方法である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アノテーション ,  *録画装置 ,  コーパス ,  ストリーミング ,  *オーディオ機器 ,  教師つき学習 ,  再発 ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  スペクトル
準シソーラス用語： 能動学習 ,  *ユーチューブ ,  局在化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビデオ ,  大規模 ,  オーディオ ,  事象 ,  発見