Self-attention を用いた弱教師あり音響イベント検出

摘要

本稿では，弱教師ラベルを利用する音響イベント検出の手法として，self-attention を用いたネットワークと，弱ラベル予測のためのトークン導入を提案した．DCASE2019 Task4 データセットを用いた評価実験から，提案手法がCRNN を上回る性能を確認し，トークン導入の有効性を確認した．今後の課題として，attention 重みの振る舞いの調査や，精度の向上のためにデータ拡張やラベルなしデータを用いた半教師あり学習が挙げられる．