2019-11-17 | Anmelden
 
 

Top-Scores bei der Geräusch-Klassifikation aus dem Themenfeld Ambient-Assisted Living (AAL)

Auf Basis der Vorar­beit­en zur Klas­si­fika­tion von Vogelgesän­gen basierend auf neu­ronalen Fal­tungsnet­zen (CNNs — Con­vo­lu­tion­al Neur­al Net­works) gelang es uns in einem eigens dafür aufge­baut­en Audio-Daten­satz einen Algo­rith­mus zu entwick­eln, der es erlaubt über 94 Klassen aus dem Bere­ich assistiertes Leben (AAL) automa­tisiert zu erken­nen. Dazu gehören die Kat­e­gorien Musik, Tiere, men­schliche Geräusche und heimische/Innenraumgeräusche. Die Güte der Klas­si­fika­tion ist mit über 82% Accu­ra­cy ver­gle­ich­bar mit den Spitzen­werten ander­er Bench­marks aus dem Bere­ich Geräusch/Audioklassifikation. Die Ergeb­nisse wur­den erfol­gre­ich bei Top-Lev­el A-Kon­ferenz ACM Mul­ti­me­dia ein­gere­icht und wer­den dort in diesem Herb­st in Niz­za im Rah­men eines Demon­stra­tors vorgestellt [1]. Das Demo-Video kann unter https://youtu.be/PpiL89t9_kY einge­se­hen wer­den.

[1]
A. Sam­path-Kumar, R. Erler, and D. Kow­erko, “A Real-Time Demo for Acoustic Event Clas­si­fi­ca­tion in Ambi­ent Assist­ed Liv­ing Con­texts (accept­ed),” pre­sent­ed at the ACM Mul­ti­me­dia 2019, 2019, pp. 1–5.
 

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