Unter dem Namen DCASE (Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events) werden jährlich Wettbewerbe ausgetragen, bei denen Forscher auf der ganzen Welt ihre Verfahren zur automatischen Erkennung von akustischen Ereignissen (z.B. Türschlagen, Lüfter, Hundegebell) oder Szenen (z.B. Cafeteria, Strand) vergleichen.
Bei der DCASE 2022 challenge Task 4 "Sound event detection in domestic environments" hat Janek Ebbers vom Fachgebiet Nachrichtentechnik unter 100 eingereichten Systemen den ersten Platz belegt (siehe https://dcase.community/challenge2022/task-sound-event-detection-in-domestic-environments-results)!
Die Aufgabe lautete, einen Klassifikator zu entwickeln, der typische Geräusche, die in einem Haushalt auftreten (z.B. Spülmaschine, Telefon, Staubsauger, etc.) erkennen kann. Eine besondere Herausforderung lag darin, dass der überwiegende Teil der Trainingsdaten nicht annotiert war, d.h. keine Klassenlabels hatte, und der annotierte Teil der Trainingsdaten darüberhinaus nur schwach annotiert war. Damit ist gemeint, dass zwar die Ereignisklasse angegeben ist, nicht jedoch, wann das akustische Ereignis innerhalb der Aufnahme auftritt. Gleichwohl sollte das zu entwickelnde System neben der Ereignisklasse auch den Zeitstempel ausgeben, wann das Ereignis auftrat, wobei natürlich mehrere akustische Ereignisse gleichzeitig auftreten können.
Herzliche Glückwünsche an Janek für diesen schöne Erfolg!
Reinhold Häb-Umbach
