DCASE实用程序 声音场景和事件的检测和分类的实用程序的集合 该实用程序集合用于声音场景和事件的检测和分类（DCASE）。 这些实用程序最初是为DCASE挑战基准系统（ 和）创建的，并捆绑到一个独立的库中，以便在其他研究项目中重复使用。 该实用程序的主要目标是简化研究代码，使其更具可读性，并且更易于维护。 大多数已实现的实用程序都与音频数据集有关：处理元数据和各种形式的其他结构化数据，并为来自各种来源的音频数据集提供标准化的用法API。 文献资料 有关详细说明，手册和教程，请参见 。 安装说明 PyPI上提供了最新的稳定版本，您可以使用pip进行安装： pip install dcase_util 执照 在下发布的代码。

任务4：智能汽车的大型弱监督声音事件检测 协调员 本杰明·埃里扎德（Benjamin Elizalde），伊曼纽尔·文森特（Emmanuel Vincent），比克莎·拉吉（Bhiksha Raj） 数据准备，注释 Ankit Shah（ ），Benjamin Elizalde（ ） 注释，基线和子任务的度量 Rohan Badlani（ ），Benjamin Elizalde（ ），Ankit Shah（ ） 指数 直接下载开发和评估套件的音频 用于下载任务4的开发数据的脚本 评估任务4的脚本-子任务A（音频标记）和子任务B Strong Label的测试注释 1.直接下载用于开发和评估集的音频 评估集的注释尚未发布。 可以通过向Ankit Shah（ ）或Benjamin Elizalde（ ）发送请求电子邮件来共享密码。 （Psswd培训文件：DCASE_2017_

DCASE 2019-任务5-城市声音标记 该存储库包含我用于的最终解决方案。 该模型在粗略和精细级别标签的预测中均排名第一。 再现结果 先决条件： 基于Linux的系统 Python> = 3.5 拥有至少8GB内存的NVidia GFX卡 CUDA> = 10.0 已安装virtualenv软件包 复制： 克隆此存储库。 要使用单个命令复制整个解决方案，请在存储库目录中时执行make run_all命令。 该命令按顺序执行以下步骤： make env ：在当前目录中创建虚拟环境 make reqs ：安装python软件包 make pytorch ：安装PyTorch make download ：从Zenodo下载Task 5的数据 make extract ：提取压缩文件 make parse ：解析注释 make logmel ：计算并保存所有文件的Log-Mel频

DCASE 2020-任务3-4月 这是我们对DCASE2020任务3挑战的贡献。 （C）2020年AndrésPérez-López和RafaelIbañez-Usach。 如[1]中所述，该存储库保留了参数粒子过滤器（PAPAFIL）方法的实现。 该方法如何工作？ PAPAFIL基于四个主要构建块： 估计单源TF仓并计算其瞬时窄带DOA。 使用粒子跟踪系统将DOA转换为一致的事件轨迹和激活。 使用这些注释在空间和时间上对B格式输入信号进行过滤，从而产生单音事件估计。 使用基于GBM的单分类器将分类标签分配给每个事件估计。 下图描述了该体系结构，其中Omega和Ypsilon