detecção de eventos acústicos com base em modelização de sequência de subpartes de evento

"detecção de eventos acústicos com base em modelização de sequência de subpartes de evento". são fornecidas técnicas para detecção de eventos acústicos. uma metodologia implementando as técnicas de acordo com uma modalidade inclui a extração de recursos acústicos de um sinal de áudio recebido. os recursos acústicos podem incluir, por exemplo, um ou mais frames de transformada de fourier de curto prazo, ou outras características de energia espectral, do sinal de áudio. o método também inclui a aplicação de um classificador treinado aos recursos acústicos extraídos para identificar e etiquetar subpartes de eventos acústicos do sinal de áudio e gerar escores associados a subpartes. o método inclui ainda a execução da descodificação de sequência de subpartes de eventos acústicos e escores associados para detectar eventos acústicos alvo de interesse com base em escores e sequência de ordenação temporal das subpartes de evento. o classificador é treinado em subpartes de eventos acústicos que são geradas através de técnicas de agrupamento de subespaço sem supervisão aplicadas a dados de treinamento que incluem eventos acústicos alvo Techniques are provided for acoustic event detection. A methodology implementing the techniques according to an embodiment includes extracting acoustic features from a received audio signal. The acoustic features may include, for example, one or more short-term Fourier transform frames, or other spectral energy characteristics, of the audio signal. The method also includes applying a trained classifier to the extracted acoustic features to identify and label acoustic event subparts of the audio signal and to generate scores associated with the subparts. The method further includes performing sequence decoding of the acoustic event subparts and associated scores to detect target acoustic events of interest based on the scores and temporal ordering sequence of the event subparts. The classifier is trained on acoustic event subparts that are generated through unsupervised subspace clustering techniques applied to training data that includes target acoustic events.