Deep Learning and Mel-spectrograms for Physica Violence Detection in Audio

Tiago Lacerda, Pericles Miranda, André Câmara, Ana Paula C. Furtado
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Abstract

Há um crescente interesse em sistemas de detecção de violência de forma automática por meio do áudio ambiente. Neste trabalho, construímos e avaliamos 4 classificadores com essa proposta. Porém, em vez de processar diretamente os sinais de áudio, nós os convertemos para imagens, conhecidas como mel-spectrograms, e em seguida utilizamos Redes Neurais Convolucionais (CNN) para tratar como um problema de classificação de imagens utilizando-se de redes pre-treinadas neste contexto. Testou-se as arquiteturas Inception v3, VGG-16, MobileNet v2 e ResNet152 v2, tendo o classificador oriundo da arquitetura MobileNet obtido os melhores resultados de classificação, quando avaliado no HEAR Dataset, criado para a realização desta pesquisa.
基于深度学习和mel -谱图的音频物理暴力检测
人们对通过环境音频自动检测暴力的系统越来越感兴趣。在这项工作中,我们构建并评估了4个分类器。然而,我们没有直接处理音频信号,而是将它们转换成图像,称为mel-spectrogram,然后使用卷积神经网络(CNN)来处理图像分类问题,在这种情况下使用预先训练的网络。我们测试了Inception v3, VGG-16, MobileNet v2和ResNet152 v2架构,在为本研究创建的HEAR数据集中,来自MobileNet架构的分类器获得了最佳的分类结果。
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