Vers un système embarqué de classification d'événements sonores : étude de l'impact de la quantification des descripteurs - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Vers un système embarqué de classification d'événements sonores : étude de l'impact de la quantification des descripteurs

Résumé

Deployment of sound event detection applications on embedded systems might degrade performance of algorithms which proved efficient on software implementations without hardware constraints. We experimentally study the impact of quantizing audio features at the input of two reference classifiers. We conclude that 8-bit quantization is acceptable, with no benefits from a matched training.
Le déploiement d'applications de classification d'événements sonores sur système embarqué est susceptible de dégrader les performances d'algorithmes n'ayant fait leurs preuves que sur une implémentation logicielle sans contraintes matérielles. Nous étudions expérimentalement l'impact de la quantification des descripteurs audio en entrée de deux classifieurs de référence. Nous concluons à l'acceptabilité de la quantification sur 8 bits, sans bénéfice d'un apprentissage adapté.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03741340 , version 1 (01-08-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03741340 , version 1

Citer

Marie-Anne Lacroix, Nancy Bertin, Romuald Rocher, Pascal Scalart. Vers un système embarqué de classification d'événements sonores : étude de l'impact de la quantification des descripteurs. GRETSI 2022 XXVIIIème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, Sep 2022, Nancy, France. ⟨hal-03741340⟩
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