Classification de signaux audio en temps-réel par un modèle de mélanges d'histogrammes
Résumé
Audio recognition consists in giving a label to an unknown audio signal. It relies on audio descriptors and machine learning algorithms. However, in a real-time context with heterogeneous sounds, the current models lack of performance to classify sounds. This article presents a novel method based on a model of histogram mixture representing audio spectra. The recognition consists in computing the probability of each group and aggregate them temporally. A reduction step of the models allows also to perform this algorithm in real-time. This method outperforms current state-of-the-art algorithms, and achieves an accuracy of 96,7% on a database of 50 classes, using only 0.5s of audio data.
La reconnaissance sonore consiste à attribuer un label à un signal audio inconnu. Celle-ci repose généralement sur des descripteurs audio ainsi que des modèles d'apprentissage statistique. Néanmoins les modèles actuels peinent à bien classer les sons dans un contexte temps-réel où ces derniers sont hétérogènes. Ce papier propose une nouvelle méthode basée sur un modèle de mélanges d'histogrammes représentant les spectres audio. La reconnaissance consiste à calculer la probabilité de chaque groupe puis à les agréger temporellement. Une étape de réduction du précédent modèle permet par ailleurs de passer au temps-réel. Cette méthode surpasse les algorithmes actuels, et peut atteindre 96,7% de bonne classification sur une base de 50 classes de sons en utilisant 0,5s de données audio.
Domaines
Machine Learning [stat.ML]
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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