Acoustic Events(음향 이벤트)란 무엇입니까?
Acoustic Events 음향 이벤트 - Acoustic events of interest sometimes are inherently intermixed with strong background noise, like underwater sounds or mechanical fault signals. [1] Conventional acoustic-wave passive SHM, which relies on counting the number of acoustic events, cannot precisely estimate the crack length. [2] To address this problem, we propose a no reference system that consumes quality indicators encapsulating information about duration of speech, acoustic events and codec artifacts. [3] The damage modes identified using the AE parameter, Energy per Count ( EAEn ) is compared with the waveforms of the acoustic events. [4] In particular, acoustic events, corresponding to bubble vibration, are observed for several SDS concentrations. [5] The locations of acoustic events were in good agreement with the mechanical background calculations. [6] In this paper we aim to present a preliminary study on the analysis of stress in speech and acoustic events that may possibly cause it. [7] We introduce epithets for soundscapes to point to the degree to which the global environment is implicated in semiosis (latent, sensed and interpreted soundscapes); terms for describing key ecological structures and processes (acoustic community, acoustic habitat, ecoacoustic events) and examples of ecoacoustic events (choruses and noise) are described. [8] The human auditory system can accurately acquire the characteristics of acoustic events in complex systems or low SNR noise environment, which is of significance in the research of bionic hearing of human ear. [9] The cocktail party phenomenon describes the ability of the human brain to focus auditory attention on a particular stimulus while ignoring other acoustic events. [10] The deep learning technology originally developed for generic image recognition, which operates on 224 × 224 × 3 sized jpeg images, was deployed for sorting out acoustic events. [11] The different categories of acoustic events can present diverse temporal and spectral characteristics. [12] The Sound Event Detection task aims to determine the temporal locations of acoustic events in audio clips. [13] Based on the measurement and analysis of the parameters of seismoacoustic events, reflecting the geomechanical processes in the mined rock mass, maps of seismoacoustic activity combined with 3D mining and geological models of mines were developed. [14] We processed multi-temporal aggregates of 1, 5, 10, and 15 s recordings and calculated the Acoustic Signature (AS) with four new indices: Ecoacoustic Events (EE), Acoustic Signature Dissimilarity (ASD), and their fractal dimensions (DEE and DASD), derived from the Acoustic Complexity Index (ACI). [15] In the simulation, acoustic events are found to be clustered at mesogranular scales, with peak emission quite deep, about 500 km below the photosphere, and sites of very strong emission can result from the interaction of two supersonic downflows that merge at that depth. [16] However, extracting effective representations that capture the underlying characteristics of the acoustic events is still challenging. [17] The cocktail party phenomenon describes the ability of the human brain to focus auditory attention on a particular stimulus while ignoring other acoustic events. [18] Alternatively, training set synthesis consists in annotating a small corpus of acoustic events of interest, which are then automatically mixed at random to form a larger corpus of polyphonic scenes. [19] When listening to speech, our brain responses time-lock to acoustic events in the stimulus. [20] As it converts a large class of real-world soundscapes into additive white Gaussian noise, PCEN is a computationally efficient frontend for robust detection and classification of acoustic events in heterogeneous environments. [21] These properties are extracted by understanding the geometrical shapes of acoustic events. [22] In this paper, observations on acoustic events in classrooms were taken to understand the changes in acoustical environments based on architectural soundscape in order how to change measurement settings or analysis methods. [23] Speech is different from acoustic events, when one considers its phonetic structure. [24] Considering the lung and heart sounds as acoustic events, this paper proposes a novel assessment methodology of these diagnostic indicators. [25] In the acoustic scene classification task, different categories of scenes may contain the same acoustic events and the sound characteristics of the same category of scenes may also be significantly different, which results in poor classification performance. [26] One main process of this technique is to construct acoustic models via learning algorithms from sound data collected according to types of acoustic events. [27] The biosemiotic complexity of acoustic communities in the primary forests of Ulu Temburong (Brunei, Borneo) and Yasunì (Ecuador, Amazon) was investigated with continuous 24-h recordings, using the acoustic signature and multiscale approach of ecoacoustic events and their emergent fractal dimensions. [28] Hilbert - Huang transform (HHT) is used in signal based processing for evaluating instantaneous frequency of the acoustic events. [29] According an ecosemiotic perspective, ecoacoustic events (EEs) are the vehicles from the attribution of meaning to the emergent sonotopes and work as neural codes. [30] The efficiency of automated heart sound analysis mostly depends on accurate detection of acoustic events. [31] To perform automatic summarization of acoustic events, a frequency–duration graph (FDG) framework was proposed to summarize the patterns of human and bird activities. [32] Conventional methods have addressed these tasks separately; however, acoustic events and scenes are closely related to each other. [33] Results showed that motor activity increased markedly when acoustic events were discrete (compared with continuous), and significantly when accent structure was faster (compared with slower rates). [34] The relationship between remote earthquakes and indicators of the rock mass acoustic activity in the form of a significantly increased number of acoustic events and their energy growth after the registration of a seismic wave is established. [35] In acoustic event detection, the training data size of some acoustic events is often small and imbalanced. [36] It is unknown where in the brain temporal Gestalt, the percept emerging from the relative temporal proximity between acoustic events, is encoded. [37] Labels for acoustic events are expensive to obtain, and relevant acoustic event audios can be limited, especially for rare events. [38] The information that can be extracted can be derived from diarization, classification of acoustic events, language and speaker segmentation and clustering, as well as automatic transcription of the speech portions. [39] We carry experiments on Audioset - a large-scale weakly labelled dataset of acoustic events. [40] Seismic waves have caused a steep increase of number and energy of seismic-acoustic events by 3–4 times on the Antey mineral deposit. [41] The proposed representation is particularly effective for the task of marine mammal species classification where the acoustic events we are attempting to classify are sensitive to the parameters of the STFT. [42] In many practical applications, acoustic events-of-interest occur infrequently. [43] Whereas corticostriatal neurons provide a more accurate representation of amplitude modulation rate in their overall firing rate, thalamostriatal neurons convey information about the precise timing of acoustic events. [44] Performance of the FFV features is evaluated on acoustic events of UPC-TALP dataset in clean and different noisy conditions. [45] INTRODUCTION: Human hearing is part of a very specialized system, only in humans this system allows the processing of acoustic events, such as speech (FRAZZA et al, 2000). [46] Mechanical events-defined as slips, falls, crush injuries, broken bones, and cuts; musculoskeletal injuries from lifting or movement of the device- (11%), projectile events (9%), and acoustic events (6%) were also observed. [47]관심 있는 음향 사건은 때때로 수중 소리 또는 기계적 결함 신호와 같은 강한 배경 소음과 본질적으로 혼합됩니다. [1] 음향 사건의 수를 계산하는 기존의 음파 수동 SHM은 균열 길이를 정확하게 추정할 수 없습니다. [2] 이 문제를 해결하기 위해 음성 지속 시간, 음향 이벤트 및 코덱 아티팩트에 대한 정보를 캡슐화하는 품질 표시기를 사용하는 참조 없음 시스템을 제안합니다. [3] AE 매개변수, 계수당 에너지(EAEn)를 사용하여 식별된 손상 모드는 음향 이벤트의 파형과 비교됩니다. [4] 특히, 기포 진동에 해당하는 음향 이벤트는 여러 SDS 농도에서 관찰됩니다. [5] 음향 사건의 위치는 기계적 배경 계산과 잘 일치했습니다. [6] 이 논문에서 우리는 스트레스를 유발할 수 있는 음성 및 음향 사건의 스트레스 분석에 대한 예비 연구를 제시하는 것을 목표로 합니다. [7] 우리는 지구 환경이 기호화(잠재적, 감지 및 해석된 사운드스케이프)에 연루된 정도를 나타내기 위해 사운드스케이프에 대한 소명을 소개합니다. 주요 생태 구조 및 프로세스(음향 커뮤니티, 음향 서식지, 생태 음향 이벤트)를 설명하는 용어와 생태 음향 이벤트(합창 및 소음)의 예가 설명됩니다. [8] 인간의 청각 시스템은 복잡한 시스템이나 낮은 SNR 노이즈 환경에서 음향 이벤트의 특성을 정확하게 획득할 수 있으며, 이는 인간 귀의 생체 학적 청력 연구에서 중요한 의미를 갖습니다. [9] 칵테일 파티 현상은 다른 음향 사건을 무시하면서 특정 자극에 청각 주의를 집중시키는 인간 두뇌의 능력을 설명합니다. [10] 원래 224×224×3 크기의 jpeg 이미지에서 작동하는 일반 이미지 인식을 위해 개발된 딥 러닝 기술은 음향 이벤트를 분류하기 위해 배포되었습니다. [11] 음향 사건의 다른 범주는 다양한 시간 및 스펙트럼 특성을 나타낼 수 있습니다. [12] 사운드 이벤트 감지 작업은 오디오 클립에서 음향 이벤트의 시간적 위치를 결정하는 것을 목표로 합니다. [13] 지진음향 이벤트의 매개변수 측정 및 분석을 기반으로 채광된 암석 덩어리의 기하학적 과정을 반영하여 3D 채광 및 광산의 지질학적 모델과 결합된 지진음향 활동 지도가 개발되었습니다. [14] 우리는 1, 5, 10, 15 초 녹음의 다중 시간 집계를 처리하고 4개의 새로운 지표인 Ecoacoustic Events(EE), ASD(Acoustic Signature Dissimilarity), 프랙탈 차원(DEE 및 ACI(Acoustic Complexity Index)에서 파생된 DASD). [15] 시뮬레이션에서 음향 이벤트는 광구보다 약 500km 아래에 있는 매우 깊은 피크 방출과 함께 중간 입자 규모로 클러스터링된 것으로 확인되었으며 매우 강한 방출 사이트는 해당 깊이에서 합쳐지는 두 개의 초음속 하향류의 상호 작용으로 인해 발생할 수 있습니다. [16] 그러나 음향 사건의 근본적인 특성을 포착하는 효과적인 표현을 추출하는 것은 여전히 어려운 일입니다. [17] 칵테일 파티 현상은 다른 음향 사건을 무시하면서 특정 자극에 청각 주의를 집중시키는 인간 두뇌의 능력을 설명합니다. [18] 또는 훈련 세트 합성은 관심 있는 음향 이벤트의 작은 코퍼스에 주석을 추가하는 것으로 구성되며, 그런 다음 자동으로 무작위로 혼합되어 더 큰 다성 장면 코퍼스를 형성합니다. [19] 말을 들을 때 우리의 뇌는 자극의 음향적 사건에 시간 고정 반응을 합니다. [20] 실제 사운드스케이프의 큰 클래스를 추가 백색 가우시안 노이즈로 변환하는 PCEN은 이기종 환경에서 음향 이벤트의 강력한 감지 및 분류를 위한 계산 효율적인 프론트엔드입니다. [21] 이러한 속성은 음향 이벤트의 기하학적 모양을 이해함으로써 추출됩니다. [22] 본 논문에서는 측정 설정이나 분석 방법을 변경하기 위해 건축 사운드스케이프를 기반으로 한 음향 환경의 변화를 이해하기 위해 교실에서의 음향 사건에 대한 관찰을 수행하였다. [23] 음성 구조를 고려할 때 음성은 음향 사건과 다릅니다. [24] 본 논문에서는 폐와 심장의 소리를 음향적 사건으로 간주하여 이러한 진단 지표에 대한 새로운 평가 방법을 제안합니다. [25] 음향 장면 분류 작업에서 장면의 다른 범주에는 동일한 음향 이벤트가 포함될 수 있으며 동일한 범주의 장면의 사운드 특성도 크게 다를 수 있으므로 분류 성능이 저하됩니다. [26] 이 기술의 주요 프로세스 중 하나는 음향 이벤트 유형에 따라 수집된 사운드 데이터에서 학습 알고리즘을 통해 음향 모델을 구성하는 것입니다. [27] Ulu Temburong(Brunei, Borneo) 및 Yasunì(Ecuador, Amazon)의 1차 숲에 있는 음향 커뮤니티의 생물기호학적 복잡성은 음향 신호와 생태 음향 사건의 다중 스케일 접근 및 출현하는 프랙탈 차원을 사용하여 연속 24시간 녹음으로 조사되었습니다. [28] Hilbert - Huang 변환(HHT)은 음향 이벤트의 순간 주파수를 평가하기 위한 신호 기반 처리에 사용됩니다. [29] 생태 기호학 관점에 따르면, 생태 음향 사건(EE)은 의미의 귀인에서 출현하는 소노토프에 이르는 수단이며 신경 코드로 작동합니다. [30] 자동 심음 분석의 효율성은 대부분 음향 이벤트의 정확한 감지에 달려 있습니다. [31] 음향 사건의 자동 요약을 수행하기 위해 인간과 새의 활동 패턴을 요약하는 FDG(Frequency-Duration Graph) 프레임워크가 제안되었습니다. [32] 기존 방법은 이러한 작업을 별도로 처리했습니다. 그러나 음향 사건과 장면은 서로 밀접하게 관련되어 있습니다. [33] 결과는 음향 사건이 불연속적일 때(연속과 비교하여) 운동 활동이 현저하게 증가하고 액센트 구조가 더 빠를 때(느린 비율과 비교하여) 현저하게 증가하는 것으로 나타났습니다. [34] 원격 지진과 음향 사건의 수가 크게 증가한 형태로 암석 덩어리 음향 활동 지표와 지진파 등록 후 에너지 성장 사이의 관계가 확립되었습니다. [35] 음향 이벤트 감지에서 일부 음향 이벤트의 훈련 데이터 크기는 종종 작고 불균형합니다. [36] 뇌의 시간적 게슈탈트(Gestalt)에서 음향 사건 사이의 상대적인 시간적 근접성에서 나오는 지각이 인코딩되는 위치는 알려져 있지 않습니다. [37] 음향 이벤트에 대한 레이블은 획득하는 데 비용이 많이 들고 특히 드문 이벤트의 경우 관련 음향 이벤트 오디오가 제한될 수 있습니다. [38] 추출할 수 있는 정보는 음성 부분의 자동 전사뿐만 아니라 분할, 음향 이벤트의 분류, 언어 및 화자 분할 및 클러스터링에서 파생될 수 있습니다. [39] 우리는 음향 이벤트에 대한 대규모의 약한 레이블 데이터 세트인 Audioset에 대한 실험을 수행합니다. [40] 지진파는 Antey 광물 광상에서 지진-음향 사건의 수와 에너지를 3~4배 급격히 증가시켰습니다. [41] 제안된 표현은 분류하려는 음향 이벤트가 STFT의 매개변수에 민감한 해양 포유류 종 분류 작업에 특히 효과적입니다. [42] 많은 실제 응용 프로그램에서 관심 있는 음향 이벤트가 드물게 발생합니다. [43] 피질늑골 뉴런은 전체 발화율에서 진폭 변조율을 보다 정확하게 표현하는 반면, 시상선조 뉴런은 음향 사건의 정확한 타이밍에 대한 정보를 전달합니다. [44] FFV 기능의 성능은 깨끗하고 다양한 노이즈 조건에서 UPC-TALP 데이터 세트의 음향 이벤트에 대해 평가됩니다. [45] 서론: 인간의 청력은 매우 전문화된 시스템의 일부이며 인간에게만 이 시스템이 말과 같은 음향 사건의 처리를 허용합니다(FRAZZA et al, 2000). [46] 기계적 사건 - 미끄러짐, 넘어짐, 짓눌린 부상, 부러진 뼈 및 베임으로 정의됨. 장치를 들어 올리거나 움직일 때 발생하는 근골격계 손상(11%), 발사체 사건(9%) 및 음향 사건(6%)도 관찰되었습니다. [47]
Classify Acoustic Events 음향 이벤트 분류
This paper presents a system for acoustic detection, which can detect, localise and classify acoustic events such as gunshots. [1] In the future, we plan to implement deep neural networks (DNNs) to classify acoustic events. [2] , Coogle's word-to-vector [33]) that is generated from a massive amount of English texts on the Internet, it is possible to classify acoustic events even when there are a few or no training examples for a wide variety of sounds. [3]이 논문은 총소리와 같은 음향 사건을 감지, 지역화 및 분류할 수 있는 음향 감지 시스템을 제시합니다. [1] 앞으로 우리는 음향 사건을 분류하기 위해 심층 신경망(DNN)을 구현할 계획입니다. [2] nan [3]
Identify Acoustic Events
In addition, 9 infrasound stations were deployed to capture and identify acoustic events that might be recorded by the seismic array. [1] Continuous recording over all channels during the entire test time makes it possible at the end of recording to search for and identify acoustic events in a wide dynamic range of amplitudes and energies with minimal loss/omission of individual AE events. [2]또한 9개의 초저주파 관측소를 배치하여 지진 배열에 의해 기록될 수 있는 음향 사건을 포착하고 식별했습니다. [1] 전체 테스트 시간 동안 모든 채널에 대한 연속적인 녹음을 통해 녹음이 끝날 때 개별 AE 이벤트의 손실/누락을 최소화하면서 진폭과 에너지의 넓은 동적 범위에서 음향 이벤트를 검색하고 식별할 수 있습니다. [2]
Repeated Acoustic Events
In primary auditory cortex, slowly repeated acoustic events are represented temporally by phase-locked activity of single neurons. [1] In primary auditory cortex, slowly repeated acoustic events are represented temporally by phase-locked activity of single neurons. [2]1차 청각 피질에서 천천히 반복되는 음향 사건은 단일 뉴런의 위상 고정 활동에 의해 일시적으로 나타납니다. [1] 1차 청각 피질에서 천천히 반복되는 음향 사건은 단일 뉴런의 위상 고정 활동에 의해 일시적으로 나타납니다. [2]
Relative Acoustic Events
A recently developed speech production model, in which speech segments are specified by relative acoustic events called resonance deflection patterns, was used to generate speech signals that were presented to listeners in a perceptual test. [1] A model is described in which the effects of articulatory movements to produce speech are generated by specifying relative acoustic events along a time axis. [2]공명 편향 패턴이라고 하는 상대적 음향 이벤트에 의해 음성 세그먼트가 지정되는 최근 개발된 음성 생성 모델은 지각 테스트에서 청취자에게 제공되는 음성 신호를 생성하는 데 사용되었습니다. [1] nan [2]
Novel Acoustic Events 새로운 음향 이벤트
In this study, a self-learning-based ASA for acoustic event recognition (AER) is presented to detect and incrementally learn novel acoustic events by tackling catastrophic forgetting. [1] Few-shot Acoustic Event Classification (AEC) aims to learn a model to recognize novel acoustic events using very limited labeled data. [2]이 연구에서는 치명적인 망각을 처리하여 새로운 음향 사건을 감지하고 점진적으로 학습하기 위해 음향 사건 인식(AER)을 위한 자가 학습 기반 ASA를 제시합니다. [1] Few-shot AEC(음향 이벤트 분류)는 레이블이 지정된 매우 제한된 데이터를 사용하여 새로운 음향 이벤트를 인식하는 모델을 학습하는 것을 목표로 합니다. [2]
Similar Acoustic Events 유사한 음향 이벤트
Sounds like “running water” and “buzzing bees” are classes of sounds which are a collective result of many similar acoustic events and are known as “sound textures”. [1] Visibility graph-based metrics, specifically the direct horizontal visibility graph of the instantaneous phase, have the best performance when assessing the arrow of time in real explosions compared to similar acoustic events of different kinds. [2]"흐르는 물" 및 "꿀벌 윙윙거리는 소리"와 같은 소리는 많은 유사한 음향 이벤트의 집합적 결과이며 "음향 질감"으로 알려진 소리의 클래스입니다. [1] 가시성 그래프 기반 메트릭, 특히 순간 단계의 직접 수평 가시성 그래프는 다른 종류의 유사한 음향 이벤트와 비교하여 실제 폭발에서 시간 화살표를 평가할 때 최고의 성능을 보입니다. [2]
Hidden Acoustic Events 숨겨진 음향 이벤트
The experimental results show that hidden information features of audio streams based on HM-EMD can effectively supplement the nonlinear and nonstationary information that traditional features such as mel cepstrum features cannot express and can better realize the representation of hidden acoustic events, which provide a new research idea for fake audio detection. [1] The hidden acoustic events in the audio scene play an important role in the detection of camouflaged audio information. [2]실험 결과는 HM-EMD 기반 오디오 스트림의 숨겨진 정보 특성이 Mel cepstrum 특성과 같은 기존 특성이 표현할 수 없는 비선형 및 비정상 정보를 효과적으로 보완하고 숨겨진 음향 이벤트의 표현을 더 잘 실현할 수 있음을 보여주므로 새로운 연구를 제공합니다. 가짜 오디오 감지에 대한 아이디어. [1] 오디오 장면의 숨겨진 음향 이벤트는 위장된 오디오 정보를 감지하는 데 중요한 역할을 합니다. [2]
acoustic events often
However, we note the range of the learned context increases from the lower to upper self-attention layers, whilst acoustic events often happen within short time spans in a left-to-right order. [1] Pilot studies show good results when learning takes place directly from spectrograms, since the variability of non-speech acoustic events often requires more rich detail than can be provided by MFCCs or other compressed feature sets. [2]그러나 학습된 컨텍스트의 범위가 낮은 자기 주의 계층에서 상위 자기 주의 계층으로 증가하는 반면 음향 이벤트는 종종 왼쪽에서 오른쪽 순서로 짧은 시간 범위 내에서 발생합니다. [1] 파일럿 연구는 비음성 음향 이벤트의 가변성이 종종 MFCC 또는 기타 압축된 기능 세트에서 제공할 수 있는 것보다 더 풍부한 세부 정보를 요구하기 때문에 스펙트로그램에서 직접 학습이 발생할 때 좋은 결과를 보여줍니다. [2]
acoustic events associated
The sequence of thermoacoustic events associated with the first stage flame blow-off was unraveled for this generic setup, and this analysis could support interpreting the corresponding complex spectral signature in case such an event would occur in a practical system. [1] CONCLUSION: In this paper, we presented the outcomes from an observational study in-site at a residential care centre, qualitative findings from interviews with caregivers, the design of AnxiDetector, and preliminary qualitative results of a methodology devised to detect relevant acoustic events associated with anxiety in patients with dementia. [2]첫 번째 단계의 화염 분출과 관련된 열음향 이벤트의 시퀀스는 이 일반 설정에 대해 해명되었으며, 이 분석은 실제 시스템에서 이러한 이벤트가 발생할 경우에 해당하는 복잡한 스펙트럼 신호의 해석을 지원할 수 있습니다. [1] nan [2]
acoustic events within 내부 음향 이벤트
Visual examination of 65 long-duration false-colour (LDFC) spectrograms resulted in the selection of 865 (from 1365) sound files with acoustic events within the range of acoustic region 6. [1] However, the monitoring system did identify several unusual acoustic events within the fueling system and interpret them as indications of intermittent malfunctions of a check valve and a fuel pump. [2]65개의 LDFC(장기간 가색) 스펙트로그램을 육안으로 검사한 결과 음향 영역 6의 범위 내에서 음향 이벤트가 있는 865개(1365개)의 사운드 파일이 선택되었습니다. [1] 그러나 모니터링 시스템은 연료 공급 시스템 내에서 몇 가지 비정상적인 음향 현상을 식별하고 이를 체크 밸브와 연료 펌프의 간헐적 오작동의 표시로 해석했습니다. [2]