Nouveau jeu de données vise à améliorer la technologie des maisons intelligentes pour les seniors
Un ensemble de sons de maison favorise la sécurité et le confort des personnes âgées.
Gabriel Bibbó, Thomas Deacon, Arshdeep Singh, Mark D. Plumbley
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Table des matières
La technologie des maisons intelligentes a pas mal évolué ces dernières années, surtout pour améliorer la vie des personnes âgées. Un domaine clé de recherche, c'est la Détection d'événements sonores, qui consiste à reconnaître et à répondre aux différents sons dans une maison. Pour développer de meilleurs outils, les chercheurs ont besoin d'une collection d'Enregistrements audio de la vie quotidienne à la maison. Ça a donné naissance à un jeu de données spécifique qui capture les sons du foyer sans inclure de paroles pour des raisons de Vie privée.
Objectif du Jeu de Données
Le but principal de ce jeu de données, c'est d'aider les chercheurs à bosser sur la technologie de détection des sons en gardant à l'esprit la vie privée des participants. En retirant la parole des enregistrements, le jeu de données peut toujours se concentrer sur d'autres sons importants dans une maison, comme la cuisine, le ménage et le mouvement. Ces infos peuvent être super utiles pour concevoir des technologies qui soutiennent les personnes âgées, rendant leurs environnements de vie plus sûrs et confortables.
Processus de Collecte
Pour rassembler les enregistrements audio, les chercheurs ont installé des appareils dans les maisons de huit personnes âgées de 55 à 80 ans. Ces enregistrements ont été réalisés sur une semaine. Les appareils audio, choisis pour leur qualité et sécurité, ont été placés dans des zones communes comme le salon et la cuisine pour capturer au mieux les activités quotidiennes des participants. Chaque appareil était conçu pour fonctionner sans nécessiter trop d'implication de la part des utilisateurs, pour que les résidents puissent poursuivre leur routine sans interruption.
Problèmes de Vie Privée
Enregistrer des sons chez les gens soulève des questions de vie privée importantes. Pour protéger les participants, les chercheurs ont pris plusieurs mesures pour sécuriser leur confidentialité. Un consentement éclairé a été obtenu de tous les participants, s'assurant qu'ils savaient comment leurs données seraient utilisées. Le placement des dispositifs d'enregistrement a aussi été soigneusement planifié pour minimiser toute perturbation potentielle.
De plus, pour respecter les réglementations sur la protection des données, les chercheurs ont mis au point une méthode pour enlever toute parole des enregistrements. C'était crucial pour s'assurer qu'aucune info personnelle ne pouvait être identifiée à partir des fichiers audio, rendant le jeu de données conforme aux lois sur la vie privée.
Système d'Enregistrement Audio
Les systèmes d'enregistrement audio utilisés dans l'étude comportaient deux dispositifs par foyer. Les chercheurs ont testé plusieurs modèles avant de choisir les plus adaptés. Les appareils sélectionnés ont été testés pour s'assurer qu'ils pouvaient capturer des sons de haute qualité tout en évitant les bruits indésirables de l'environnement. Chaque appareil enregistrait des fichiers sonores dans un format spécifique pour maintenir la clarté et le détail.
Le système a permis aux appareils d'enregistrer en continu pendant la journée, capturant une large gamme de sons liés aux activités quotidiennes des participants. Les chercheurs ont aussi documenté l'agencement de chaque maison, y compris les plans d'étage et les types de matériaux utilisés dans la construction. Ces informations aident à reproduire les environnements sonores pour de futures études.
Processus de Suppression de la Parole
Pour rendre le jeu de données conforme à la vie privée, la prochaine étape a été de retirer toute parole des enregistrements audio. Les chercheurs ont utilisé des modèles d'IA avancés formés pour reconnaître différents sons, y compris la parole. Ces modèles d'IA ont pu identifier les segments audio où la parole était présente.
Le processus de nettoyage des enregistrements a impliqué plusieurs étapes. D'abord, l'audio a été analysé pour identifier quand la parole se produisait. Ensuite, les chercheurs ont supprimé les segments identifiés et les ont remplacés par du bruit de fond pour garder la structure du fichier intacte. Cela a assuré que le jeu de données final contenait uniquement des sons sans paroles.
Importance du Jeu de Données
Le jeu de données final se compose de plus de 1 300 heures d'enregistrements audio axés sur les sons de la vie quotidienne dans les maisons des personnes âgées. Ces infos sont vitales pour développer des technologies qui surveillent et répondent aux sons importants pour le bien-être des résidents. Les chercheurs peuvent utiliser ce jeu de données pour entraîner leurs modèles à reconnaître des sons importants, ce qui pourrait mener à des applications utiles comme des systèmes d'alerte en cas de chute ou des rappels pour prendre des médicaments.
En partageant ce jeu de données avec la communauté de recherche, les universitaires et les développeurs peuvent collaborer sur des technologies de détection des sons. Le jeu de données soutient non seulement la recherche académique mais permet aussi la création d'outils qui améliorent la qualité de vie des personnes âgées.
Directions Futures
En regardant vers l'avenir, il y a des plans pour améliorer davantage le jeu de données et ses applications. Les chercheurs visent à créer une vérité terrain, ce qui implique d'avoir des annotateurs humains pour revoir et confirmer les étiquettes de sons générées par l'IA. Cette étape supplémentaire augmentera la précision du jeu de données et son utilité pour former des systèmes de détection sonore.
De plus, il y a un intérêt à explorer plus en profondeur les enregistrements pour comprendre les propriétés acoustiques des différentes maisons. En analysant les environnements sonores variés, les chercheurs peuvent obtenir des insights sur la façon dont les agencements et matériaux des maisons influencent le comportement du son.
Conclusion
Le jeu de données Sounds of Home représente une étape importante dans le domaine de la détection des événements sonores pour la technologie des maisons intelligentes. En se concentrant sur les sons de la vie quotidienne tout en garantissant la vie privée des participants, ce jeu de données fournit des ressources précieuses pour les chercheurs et développeurs. Avec des efforts continus pour affiner et élargir le jeu de données, le potentiel d'améliorer la vie des personnes âgées grâce à la technologie continue de croître.
Titre: The Sounds of Home: A Speech-Removed Residential Audio Dataset for Sound Event Detection
Résumé: This paper presents a residential audio dataset to support sound event detection research for smart home applications aimed at promoting wellbeing for older adults. The dataset is constructed by deploying audio recording systems in the homes of 8 participants aged 55-80 years for a 7-day period. Acoustic characteristics are documented through detailed floor plans and construction material information to enable replication of the recording environments for AI model deployment. A novel automated speech removal pipeline is developed, using pre-trained audio neural networks to detect and remove segments containing spoken voice, while preserving segments containing other sound events. The resulting dataset consists of privacy-compliant audio recordings that accurately capture the soundscapes and activities of daily living within residential spaces. The paper details the dataset creation methodology, the speech removal pipeline utilizing cascaded model architectures, and an analysis of the vocal label distribution to validate the speech removal process. This dataset enables the development and benchmarking of sound event detection models tailored specifically for in-home applications.
Auteurs: Gabriel Bibbó, Thomas Deacon, Arshdeep Singh, Mark D. Plumbley
Dernière mise à jour: 2024-10-04 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2409.11262
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.11262
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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