改善ECCV第二次感知測試挑戰2024年時間聲音定位任務的解決方案

核心概念

本報告提出了一種改進的時間聲音定位(TSL)任務方法,通過融合音頻和視頻特徵,並賦予音頻特徵更高的權重,以更好地定位聲音事件。

摘要

本報告提出了一種改進的時間聲音定位(TSL)任務方法。TSL任務旨在根據預定義的聲音類別,定位和分類視頻中發生的聲音事件。

1. 採用Actionformer作為基礎模型,融合多尺度特徵表示和局部自注意力機制。使用輕量級解碼器對個別時刻進行分類並估計相應的聲音邊界。

2. 提取視覺特徵:使用fine-tuned UMT-Large模型和VideoMAE-Large模型。

3. 提取音頻特徵:使用BEATS模型和兩個CAV-MAE模型變體(分別在AudioSet和VGGSound上fine-tuned)。將三種模型的音頻特徵拼接,形成更豐富的音頻表示。

4. 將視頻和音頻特徵融合,形成強大的多模態輸入。

5. 使用Weighted Boxes Fusion(WBF)對最終結果進行後處理。

實驗結果表明,增強音頻特徵可以顯著提高整體性能,達到0.4925的測試集mAP,在排行榜上名列第一。

统计

聲音定位任務旨在定位和分類視頻中發生的聲音事件,根據預定義的聲音類別進行分類。
輸入為長度為T的未分割音頻A = {at}T
t=1,聲音事件定義為Ψg = ψn = (ts, te, c)Ng
n=1,其中ts、te和c分別表示第n個聲音事件的開始時間、結束時間和類別,Ng為當前音頻Ag的總事件數。

引用

無

从中提取的关键见解

Solution for Temporal Sound Localisation Task of ECCV Second Perception Test Challenge 2024

by Haowei Gu, W... 在 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19595.pdf

更深入的查询

如何進一步提高音頻特徵的表達能力,以更好地定位聲音事件?

為了進一步提高音頻特徵的表達能力，可以考慮以下幾個策略：

多模型融合：如本文所述，使用多個音頻特徵提取模型（如BEATS和CAV-MAE）來獲取不同的音頻特徵，然後將這些特徵進行拼接，形成更豐富的音頻表示。這種多模型融合策略能夠捕捉到音頻信號中的多樣性和複雜性，從而提高聲音事件的定位準確性。

數據增強技術：通過應用數據增強技術（如隨機噪聲添加、時間拉伸、音高變換等），可以生成更多樣化的音頻樣本，從而提高模型的泛化能力和對不同聲音事件的識別能力。

深度學習架構的改進：探索更先進的深度學習架構，如自注意力機制和卷積神經網絡（CNN），以更好地捕捉音頻信號中的時序特徵和頻譜特徵。這些架構能夠有效地提取音頻中的關鍵信息，從而提高聲音事件的定位效果。

時間序列建模：利用長短期記憶（LSTM）或門控循環單元（GRU）等時間序列模型，對音頻特徵進行建模，能夠更好地捕捉音頻信號的時間依賴性，從而提高聲音事件的準確定位。

除了音頻和視頻特徵,是否還有其他輔助信息可以用於時間聲音定位任務?

除了音頻和視頻特徵，還可以考慮以下輔助信息來增強時間聲音定位任務的效果：

環境信息：環境的聲學特性（如回聲、噪聲背景等）可以影響聲音的傳播和感知。通過收集環境信息，模型可以更好地理解聲音事件的上下文，從而提高定位準確性。

傳感器數據：使用多種傳感器（如陀螺儀、加速度計等）收集的數據，可以提供額外的上下文信息，幫助模型更好地理解聲音事件的來源和運動。

語音識別信息：如果聲音事件涉及語音，則可以利用語音識別技術提取的文本信息，這可以幫助模型更好地理解聲音事件的內容和意圖。

時間標籤：在視頻中，聲音事件的時間標籤（如開始和結束時間）可以作為輔助信息，幫助模型更精確地定位聲音事件。

本文提出的方法是否可以應用於其他聲音定位相關的任務,如聲源分離或聲音事件檢測?

本文提出的方法具有良好的通用性，可以應用於其他聲音定位相關的任務，如聲源分離和聲音事件檢測。具體而言：

聲源分離：在聲源分離任務中，模型需要識別和分離不同的聲音來源。本文的方法通過多模態特徵融合和強調音頻特徵的表達能力，能夠有效地捕捉到不同聲音來源的特徵，從而提高聲源分離的效果。

聲音事件檢測：在聲音事件檢測任務中，模型需要識別和標記特定的聲音事件。本文的方法通過使用多個音頻特徵提取模型和融合策略，能夠提高對聲音事件的識別準確性，並且可以通過調整模型架構和訓練策略來適應不同的聲音事件檢測需求。

總之，本文的方法不僅在時間聲音定位任務中表現出色，還可以靈活應用於其他聲音定位相關的任務，為未來的研究提供了良好的基礎。