Classification de signaux audio en temps-réel par un modèle de mélanges d'histogrammes - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

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.
Fichier principal
Vignette du fichier
Article JDS 2017.pdf (266.12 Ko) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Loading...

Dates et versions

hal-01592496 , version 1 (25-09-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01592496 , version 1

Citer

Maxime Baelde, Christophe Biernacki, Raphaël Greff. Classification de signaux audio en temps-réel par un modèle de mélanges d'histogrammes. JDS 2017 - 49e Journées de Statistiques, May 2017, Avignon, France. ⟨hal-01592496⟩
176 Consultations
945 Téléchargements

Partager

Gmail Mastodon Facebook X LinkedIn More