Analyse des problèmatiques liées à la reconnaissance de sons ambiants en environnement réel - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Theses Year : 2021

Analysis of scientific challenges in ambient sound recognition in real environments

Analyse des problèmatiques liées à la reconnaissance de sons ambiants en environnement réel

Abstract

Notre vie est constamment bercée par les sons ambiants. Du bruit d’une voiture qui passe à un oiseau qui chante, de l’eau qui coule dans notre douche aux bruits de notre clavier, les sons ambiants sont partout. Les humains sans pertes auditives reconnaissent inconsciemment les sons qui les entourent et prennent de nombreuses décisions de la vie quotidienne en tenant compte des sons ambiants (réactions à des pleurs de bébé ou une alarme par exemple). Durant ces dernières années, la recherche autour de l’analyse automatique de ces sons ambiants s’est développée rapidement. L’analyse des sons ambiants est un problème difficile à résoudre en raison de la complexité des scènes sonores et de leur manque de structure apparente. Les événements sonores qui constituent les scènes sonores sont très variés et de nombreux événements peuvent être actifs simultanément. Afin de reconnaître les événements sonores de façon automatique, on a généralement recours à des méthodes d’apprentissage automatique. Les méthodes par apprentissage profond sont devenues très populaires ces dernières années grâce à leurs performances élevées pour des tâches diverses dont l’analyse de sons ambiants. Les méthodes d’apprentissage s’appuient sur l’utilisation de jeux de données contenant les événements que l’on souhaite reconnaître. Dans l’idéal, ces jeux de données contiennent des annotations concernant l’activité liée à chacune des classes d’événements sonores et éventuellement à leur temporalité (on parle alors d’annotations fortes). Ces dernières années, des jeux de données fortement annotés ont été collectés et publiés pour permettre l’analyse de sons ambiants, mais ils sont souvent composés d’une faible quantité de données qui ne sont pas toujours enregistrées en conditions réelles. Obtenir des annotations fortes coûte cher, et il est donc difficile d’obtenir un gros jeu de données fortement annotées. En revanche, la collecte de données non annotées ou annotées partiellement et sans indication de temporalité (annotations faibles) est plus facile. C’est dans ce cadre que s’inscrit cette thèse. Nous proposons de traiter le problème de la reconnaissance d’événements sonores en environnement domestique en utilisant des données non annotées et faiblement annotées. Le but est d’analyser les problèmes qui surviennent lors d’un scénario réel de reconnaissance d’événements sonores au sein d’une maison pour permettre l’assistance aux personnes en perte d’autonomie ou rendre la maison intelligente. Afin d’analyser ce problème, nous avons proposé une tâche de détection d’événements sonores dans un challenge international d’analyse de sons ambiants. Pour cette tâche nous avons défini un problème proche d’un scénario réel pour permettre l’analyse scientifique des différents problèmes qui apparaissent dans l’analyse de sons ambiants en environnement réel. Nous proposons un jeu de données pour permettre des analyses détaillées des problèmes scientifiques à résoudre pour permettre l’évolution continue de la tâche. Nous nous focalisons ensuite sur le problème de l’apprentissage semi-supervisé qui permet l’apprentissage de systèmes utilisant des données annotées et des données non annotées. Cette analyse se concentre sur l’apprentissage d’une représentation qui serait utile pour des applications finales d’étiquetage ou de détection d’événements sonores. Nous analysons enfin l’impact de l’annotation faible des données dans l’apprentissage d’un système de reconnaissance d’événements sonores afin de proposer des conseils pour l’annotation faible des jeux de données ou des pistes de solutions.
We’re constantly surrounded by ambient sounds. From a car passing by to a bird’s song or from the running water in the shower to the sound of a keyboard, ambient sounds are everywhere. Humans without hearing loss unconsciously recognize them and take multiple decisions using the information provided by ambient sounds in their everyday life (reaction to a baby crying or to an alarm for example). In the last years, the research interest in automatic ambient sound analysis has rapidly grown. Ambient sound analysis is a difficult problem because of the complexity of the sound scenes and their lack of apparent structure. Sound events constituting these sound scenes are various and multiple events can appear simultaneously. To recognize sound events automatically, machine learning methods are usually used, in particular deep learning methods due to their good performance on a variety of tasks including ambient sound analysis. These methods require a training dataset containing the sound events to be recognized. Ideally, the dataset contains labels indicating the type of events and their time positions in the audio clips (strong labels). In recent years, some strongly annotated datasets have appeared that are designed for ambient sound analysis, but they usually contain only a small amount of data and are rarely recorded in real conditions. Strong annotations are expensive to collect, making it difficult to acquire a large scale strongly labeled dataset. However, collecting data without labels or with partial labels indicating the presence of some events without their time information (weak labels) is easier. This thesis fits in this context. We propose to address the problem of sound event recognition in domestic environments using unlabeled and weakly labeled data. Our goal is to analyze the different problems that can appear in a real world scenario of sound event recognition in domestic environment with applications to assisted living and smart house. To analyse this problem we have organized a domestic sound event detection task in an international ambient sound analysis challenge. We have defined this task in such a way that it allows us to analyze the different problems appearing in a real world scenario. We have collected, annotated and shared a dataset designed for this analysis. From 2018 to 2020, we have organized three evaluation campaigns to allow for a detailed analysis of the systems submitted by participants and a continuous improvement the task definition. Then, we focus on the problem of learning systems using both labeled and unlabeled training data (semi-supervised learning). The analysis concentrates on learning a representation which could be useful for a variety of tasks in sound event detection or tagging. Finally, we analyze the impact of weak labels in the training dataset of a sound event recognition system to understand if this is the main problem of a sound event recognition system and provide advice for the labelling of real world data.
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Dates and versions

tel-03304880 , version 1 (28-07-2021)

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  • HAL Id : tel-03304880 , version 1

Cite

Nicolas Turpault. Analyse des problèmatiques liées à la reconnaissance de sons ambiants en environnement réel. Informatique [cs]. Université de Lorraine, 2021. Français. ⟨NNT : 2021LORR0108⟩. ⟨tel-03304880⟩
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