Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Sound Event Localization and Detection

7 평가 기록 5 datasets

Given multichannel audio input, a sound event detection and localization (SELD) system outputs a temporal activation track for each of the target sound classes, along with one or more corresponding spatial trajectories when the track indicates activity. This results in a spatio-temporal characterization of the acoustic scene that can be used in a wide range of machine cognition tasks, such as inference on the type of environment, self-localization, navigation without visual input or with occluded targets, tracking of specific types of sound sources, smart-home applications, scene visualization systems, and audio surveillance, among others.

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벤치마크

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Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
AVC-FillerNet
event-based F1 score: 92.8
논문 코드
Baseline (FOA)
Localization-dependent error rate (20°): 71location-dependent F1-score (macro): 21location-dependent F1-score (micro): 0.36Class-dependent localization error: 29.3
논문 코드
DualQSELD-TCN (parallel)
SELD score: 0.324
논문 코드
STL-SNN
accuracy: 98.4
논문 코드
SALSA-FOA
ER≤20°: 0.376F1≤20°: 0.744LE-CD: 11.1LR-CD: 0.722
논문 코드

데이터셋

5개

논문

라이브러리

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