新しいデータセットが高齢者向けのスマートホーム技術を強化することを目指してるよ。
家庭の音のデータセットは、高齢者の安全と快適さを促進します。
Gabriel Bibbó, Thomas Deacon, Arshdeep Singh, Mark D. Plumbley
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スマートホーム技術は最近、特に高齢者の生活を向上させる能力において成長してきた。音イベント検出という重要な研究分野があり、これは家の中でのさまざまな音を認識し、応答することを含む。これをより良いツールを開発するためには、家庭内の日常生活からの音声記録のコレクションが必要だ。そのため、話し声を含まない家庭の音を捉える特定のデータセットが作成された。
データセットの目的
このデータセットの主な目的は、参加者のプライバシーを念頭に置きつつ、音イベント検出技術の研究を助けることだ。録音からスピーチを取り除くことで、料理や掃除、動きなど、家庭の他の重要な音に焦点を当てることができる。この情報は、高齢者を支援する技術を設計するために貴重であり、彼らの生活環境をより安全で快適にすることができる。
収集プロセス
音声記録を集めるために、研究者たちは55歳から80歳の8人の高齢者の家庭にデバイスを設置した。これらの録音は1週間にわたって行われた。選ばれた音声デバイスは品質と安全性に基づいており、リビングルームやキッチンなどの共用エリアに配置され、日常の活動を効果的に捉えた。各録音デバイスは、あまりユーザーの関与が必要ないように設計されていて、住民は日常のルーチンを中断することなく続けられるようになっている。
プライバシーの懸念
人々の家で音を録音することは、重大なプライバシーの問題を引き起こす。参加者を守るために、研究者たちはその機密性を確保するためにいくつかの手段を講じた。すべての参加者からインフォームドコンセントを得て、彼らのデータがどのように使用されるかを理解してもらった。録音デバイスの配置も、潜在的な妨害を最小限に抑えるように慎重に計画された。
さらに、データ保護に関する規制を満たすために、研究者たちは録音からすべてのスピーチを取り除く方法を開発した。これにより、音声ファイルから個人情報が特定できないようにし、データセットがプライバシー法に準拠することが担保された。
音声録音システム
研究で使用された音声録音システムは、家庭ごとに2台のデバイスで構成されていた。研究者たちは、最適なデバイスを選ぶ前にいくつかのモデルをテストした。選ばれたデバイスは、高品質の音声を録音する能力があり、環境からの不要な音を避けることができることが確認された。各デバイスは、明瞭さと詳細を維持するために特定のフォーマットで音声ファイルを録音した。
この設定によって、デバイスは日中ずっと連続して録音し、参加者の日常活動中に起こるさまざまな音を捉えることができた。研究者たちは、各家庭のレイアウトや使用されている材料の種類を記録した。この情報は、将来の研究のために音環境を再現するのに役立つ。
スピーチ除去プロセス
データセットをプライバシーに準拠させるための次のステップは、音声録音からスピーチを取り除くことだった。研究者たちは、スピーチを含むさまざまな音を認識するために訓練された高度なAIモデルを使用した。これらのAIモデルは、スピーチがあった音声のセグメントを特定することができた。
録音をクリーニングするプロセスは複数の段階からなっていた。まず、音声を分析して、スピーチがあったタイミングを特定した。その後、特定されたセグメントを取り除き、ファイル構造を維持するために低レベルのノイズに置き換えた。これにより、最終的なデータセットはスピーチのない音だけを含むことが保証された。
データセットの重要性
最終的なデータセットは、高齢者の家庭の日常生活の音に焦点を当てた1,300時間以上の音声録音から構成されている。この情報は、住民の福祉に関連する音をモニターし、応答する技術の開発にとって重要だ。研究者たちはこのデータセットを使用して、重要な音を認識するためにモデルを訓練することができ、転倒時の警告システムや服薬リマインダーなどの役立つアプリケーションに繋がる可能性がある。
このデータセットを研究コミュニティと共有することで、学者や開発者が音イベント検出技術について協力し合うことができる。このデータセットは学術研究を支援するだけでなく、高齢者の生活の質を向上させるツールの創造を可能にする。
将来の方向性
今後の計画として、データセットとその応用をさらに強化することがある。研究者たちは、グラウンドトゥルースを作成することを目指しており、これは人間のアノテーターがAI生成のラベルをレビューし、確認することを含む。この追加ステップによって、データセットの精度が向上し、音声検出システムの訓練における有用性が高まる。
さらに、録音を深く掘り下げて、異なる家庭の音響特性を理解することに興味がある。多様な音環境を分析することで、異なる家庭のレイアウトや材料が音の振る舞いにどのように影響するかについての洞察を得ることができる。
結論
「Sounds of Home」データセットは、スマートホーム技術のための音イベント検出の分野において重要なステップを表している。参加者のプライバシーを確保しつつ、日常生活の音に焦点を当てることで、このデータセットは研究者や開発者に貴重なリソースを提供する。データセットを洗練させ、拡張するための継続的な努力により、技術を通じて高齢者の生活を改善する可能性はますます高まっている。
タイトル: The Sounds of Home: A Speech-Removed Residential Audio Dataset for Sound Event Detection
概要: 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.
著者: Gabriel Bibbó, Thomas Deacon, Arshdeep Singh, Mark D. Plumbley
最終更新: 2024-10-04 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2409.11262
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2409.11262
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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