実世界環境における幼児のCrying検出【JST・京大機械翻訳】

Yao Xuewen; Micheletti Megan; Johnson Mckensey; Thomaz Edison; de Barbaro Kaya

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207488433146 整理番号：21P0032008

実世界環境における幼児のCrying検出【JST・京大機械翻訳】

Infant Crying Detection in Real-World Environments

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発行年： 2020年05月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ほとんどの既存のcry検出モデルを,制御された設定で集めたデータでテストした。したがって,それらが雑音と生活環境に一般化する程度は不明である。本論文では,深いスペクトルと音響特徴の両方を含むモデルを含む,いくつかの確立された機械学習手法を評価した。このモデルは,F1スコア0.613(Precision:0.672,Recall:0.552)でクリイングイベントを認識でき,日常の実世界設定におけるcry検出における既存の方法よりも改善された外部妥当性を示した。著者らの評価の一部として,著者らは,公的に利用可能な家庭で幼児によって着用された記録者によって捕捉された,標識された実世界のオーディオデータの780時間以上から編集された幼児クリーピングの新しいデータセットを収集し,注釈付けした。著者らの知見は,実世界データ(実験室試験F1:0.656,実世界試験F1:0.236)で提示されたとき,インラボデータで訓練されたcry検出モデルが,著者らの新しいデータセットとモデルの価値を強調することを確認した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 人工知能

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