ATST-SED：为声音事件检测量身定制的预训练模型微调

ATST-SED：为声音事件检测量身定制的预训练模型微调

ATST-SED This repo includes the official implementations of "Fine-tune the pretrained ATST model for sound event detection". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/at/ATST-SED

项目介绍

ATST-SED 项目是“为声音事件检测微调预训练的 ATST 模型”的官方实现，已被 ICASSP 2024 接受。这项工作与 ATST 和 ATST-Frame 高度相关，若您想了解 ATST-SED 的原理，请查阅这些相关工作。

ATST-SED 引入了一种半监督微调策略，以更好地利用预训练模型进行声音事件检测（SED）。该策略特别适用于关注特定声音事件且只有少量标注数据和大量未标注数据的情况。

项目技术分析

ATST-SED 项目基于 ATST 模型，ATST 是一种预训练模型，能够提供高质量的帧级音频表示。它在包括 AudioSet（音频片段标签）和 AudioSetStrong（帧级 SED）在内的多种音频下游任务中表现出色。而 ATST-SED 则是针对特定应用（本文中为 DESED）微调后的模型，当只关注几种声音事件，或只有少量标注数据和大量未标注数据时，ATST-SED 表现尤为突出。

项目采用了基于半监督学习的微调方法，通过对预训练的 ATST 模型进行微调，使得模型能够更好地适应特定声音事件的检测任务。此外，项目还提供了一种快速推理脚本，方便用户对任意长度的音频文件进行快速检测。

项目及技术应用场景

ATST-SED 适用于多种场景，尤其是在需要检测特定声音事件的场景中。以下是一些典型的应用场景：

1. 智能家居：在智能家居系统中，ATST-SED 可以用于识别特定的家庭声音，如门铃、电视声音、空调启动等。
2. 安全监控：在安全监控领域，该模型可以用来检测异常声音，如玻璃破碎、警报声等。
3. 环境监测：在环境监测系统中，ATST-SED 可以识别和监测特定环境声音，如交通噪声、动物叫声等。

项目特点

ATST-SED 项目具有以下显著特点：

1. 半监督微调策略：利用未标注数据，通过半监督学习提高模型的泛化能力。
2. 适应特定声音事件：针对特定应用场景微调模型，使得模型在关注的声音事件检测上表现更佳。
3. 高效推理：提供快速推理脚本，支持对任意长度音频文件的高效检测。
4. 易于使用：项目提供了详细的安装和使用指南，用户可以快速上手。

在性能方面，ATST-SED 在 DCASE 开发集和公共评估集上均取得了优异的结果。即使在未使用外部数据集的情况下，ATST-SED 也能在公共评估数据集上获得顶级性能。

总之，ATST-SED 是一个强大的声音事件检测工具，适用于多种应用场景，具有高效、易用和适应性强等特点。如果您需要针对特定声音事件进行检测，ATST-SED 是一个值得尝试的开源项目。

ATST-SED This repo includes the official implementations of "Fine-tune the pretrained ATST model for sound event detection". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/at/ATST-SED