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    我院學生榮獲DCASE2020國際聲學賽事國際第二
    發布時間:2020-07-19     作者:白吉生   分享到:

    近日,第六屆國際權威聲學場景和事件檢測及分類競賽(Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, DCASE 2020)公布了比賽結果,由我院陳建峰教授指導,博士生白吉生皇家马德里足球俱乐部、碩士生陳晨參與的聲學感知團隊再創佳績皇家马德里足球俱乐部。在Task5基于時空語境的城市聲音標注(Urban Sound Tagging with Spatiotemporal Context)賽事中斬獲國際第二皇家马德里足球俱乐部,國內第一的成績皇家马德里足球俱乐部;在Task2機器異常聲音的無監督檢測(Unsupervised Detection of Anomalous Sounds for Machine Condition Monitoring)賽事斬獲國內第二皇家马德里足球俱乐部,國際第十八的成績。

    由電氣和電子工程師協會(IEEE)聲學信號處理技術委員會(AASP)組織的DCASE已經開展到了第六屆,引起了國內外眾多尖端聲學研究界的廣泛關注,包括谷歌、康奈爾大學皇家马德里足球俱乐部、卡耐基梅隆大學等,越來越多的研究者也加入到聲學研究當中來。

    2018年皇家马德里足球俱乐部,我院智能聲學與臨境通信研究中心博士生王謀組建DCASE參賽團隊,該團隊由智能聲學與臨境通信研究中心、聲學感知團隊和計算機學院音頻語音與語言處理研究組三個課題組的音頻信號處理方向學生組成,陳建峰、張曉雷和付中華三位教授進行指導,智能聲學與臨境通信研究中心提供GPU等運算資源。在DCASE2018和DCASE2019挑戰賽中皇家马德里足球俱乐部,團隊積極籌備,攻克艱難,連續兩年取得了豐碩的成果,同時也積累了豐富的參賽經驗。

    本次DCASE 2020比賽,共設置六個任務,包括聲學場景識別、異常機器聲音的非監督識別、聲學事件檢測、聲學事件分離、城市聲音標記和自動為音頻生成標題紀要。

    任務2

    異常聲音檢測(ASD)是用來識別目標機器發出的聲音是正常的還是異常的皇家马德里足球俱乐部。任務2是在只提供正常聲音樣本作為訓練數據的情況下,檢測機器的異常聲音皇家马德里足球俱乐部。機械故障自動檢測是第四次工業革命的一項重要技術,包括基于人工智能的工廠自動化皇家马德里足球俱乐部。

    圖一:Task2開發和評估數據集概述

    本次參加任務2的研究機構有亞馬遜,三星,IBM以及英特爾等國際頂級研發機構和清華大學,伊利諾伊大學香檳分校,電子科技大學這樣的國內外知名高校。最終我院聲音感知團隊從參賽的40多支隊伍中脫穎而出,獲得國內第二、國際第十八的名次皇家马德里足球俱乐部,國際第一由亞馬遜聲學實驗室摘得。

    圖二:Task2比賽排名

    任務5

    基于時空語境的城市聲音標注任務是在包含音頻以及錄音時間地點的條件下,在10秒的聲音中檢測噪聲污染源是否存在,這些噪聲污染源分為8個粗類,23個細類別,例如引擎聲、機械/非機械沖擊聲、電鋸聲、警報聲、音樂聲、人聲等。這項任務的動機是建立機器監聽工具的現實問題皇家马德里足球俱乐部,以協助監測、分析和減輕城市噪音污染。

    圖三:Task5基于時空語境的城市聲音標注系統概述

    今年是紐約大學第二次舉辦任務5皇家马德里足球俱乐部,我院聲音感知團隊再進一步,最終獲得國際第二,國內第一的名次皇家马德里足球俱乐部。城市環境聲音分類檢測技術的發展將會幫助解決城市噪聲污染問題,推動智慧城市形態的進步與發展皇家马德里足球俱乐部。

    圖四:Task5比賽排名

    附:我院團隊歷年來年比賽成績

    圖五:我院團隊歷年來年最佳比賽排名(國際)

    審核:孫華強

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