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기술

AST 오디오 분류

AST 오디오 분류기술
전체 이름
Audio Spectrogram Transformer
입력
오디오 스펙트로그램
과제
오디오 분류
구성 관점
순수 어텐션 기반 모델
AST 오디오 분류는 스펙트로그램에서 소리의 라벨을 예측하는 어텐션 기반 모델이다. 합성곱 없이 오디오 분류를 수행하는 Audio Spectrogram Transformer를 제안한다.

합성곱이 꼭 필요할까

오디오 분류에서는 합성곱으로 특징을 얻고 어텐션으로 긴 문맥을 더하는 조합이 사용돼 왔다. AST는 합성곱에 의존하지 않고 어텐션만으로 분류할 수 있는지 탐구한다.

소리의 긴 문맥

가까운 영역의 패턴뿐 아니라 떨어진 구간의 관계가 소리 종류를 구분하는 데 중요할 수 있다. 어텐션 기반 구조를 이용해 스펙트로그램에서 이런 문맥을 다루려는 접근이다.

평가 영역

AudioSet과 ESC-50, Speech Commands V2에서 오디오 분류를 평가한다. 일반 소리 사건과 환경음, 짧은 발화 명령처럼 성격이 다른 자료를 구분해 결과를 해석해야 한다.

분류와 위치 찾기

녹음에 어떤 소리가 있는지 맞히는 것과 그 소리가 정확히 언제 발생했는지 찾는 것은 다른 문제다. 분류 점수가 높다는 사실만으로 시간 구간 검출까지 잘한다고 단정할 수는 없다.

관련 문서

AudioSet / PANNs / BEATs / Audio-MAE / HEAR 오디오 표현 평가 / VGGSound