DCASE 2024 タスク 4: 異種データと欠損ラベルによる音イベント検出

音波場とイベントの検出・分類チャレンジタスク4は、異なる監督不確実性を持つトレーニングデータを活用して、家庭環境における音イベント検出（SED）システムの進歩を目指しています。参加者は、異なる領域からのトレーニングデータや異なるアノテーションの粒度（強/弱の時間解像度、ソフト/ハードラベル）を最適に活用し、さまざまなシナリオに一般化できる堅牢なSEDシステムを取得する方法を探ることが求められます。重要なことに、利用可能なトレーニングデータセット全体でのアノテーションは一貫性がない可能性があり、したがってあるデータセットの音ラベルは存在するが他のデータセットにはアノテーションがない場合やその逆もあり得ます。そのため、システムはトレーニング中に潜在的に欠損するターゲットラベルに対処する必要があります。さらに、追加の新規性として、システムは異なるアプリケーションに対する堅牢性を評価するために、異なる粒度のラベルでも評価されます。参加者の参入障壁を下げるために、私たちはこれらの問題に対処するためのいくつかの留意点を持つ更新されたベースラインシステムを開発しました。私たちのベースラインシステムの結果は、この研究の方向性が有望であり、欠損ラベルを持つ多様なドメイントレーニングデータを使用することで、各ドメインごとにSEDシステムをトレーニングするよりも強力なSEDシステムを取得することが可能であることを示しています。