近期，国际权威的“声音事件分类与检测学术评测-IEEE AASP Challenge on DCASE 2021”落下帷幕，在其“任务5-少样本生物声学事件检测（Few-shot Bioacoustic Event Detection）”评测任务中，信息与机电工程学院“上海师范大学-云知声自然人机交互联合实验室” 龙艳花副教授指导的研究生唐甜甜、梁芸浩提交的“SHNU系统”综合性能排名第二，这表明学院自然人机交互研究团队在声音事件检测领域具有较好的研究基础和快速工程系统开发能力，其在该领域的算法与技术积累已处于国际先进水平。
上海师范大学-云知声自然人机交互联合实验室在Task 5中系统性能排名第二
截图来源：DCASE 2021（IEEE AASP Challenge）
官方网站：http://dcase.community/challenge2021/task-few-shot-bioacoustic-event-detection-results
DCASE（Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events）Challenge是由IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers）举办的声音场景识别和事件检测学术评测，自2013年组织发起以来，至今已举办七届，是国际上声音事件检测领域最权威的学术评测。本届评测共设置了六个任务，吸引了包括英特尔、三星等国际公司和清华大学、北京大学、中国科学技术大学、新加坡南洋理工大学、美国约翰霍普金斯大学等顶级高校在内共127支队伍、394个有效系统参赛。
信机学院研究团队参加的“少样本生物声音事件检测”（Task 5），该技术所涉及的领域包括声学、智能感知信息处理、人工智能、深度统计分析等，可广泛应用于“稀有动物保护”“环境保护与监测”“声学照相机”和“工业听诊器”等“A.I.+工业”的应用场景，具有重要的学术及工程应用价值。
Task 5任务检测流程
今年是学院团队首次参加该评测，经过近三个月努力，团队提交的SHNU系统针对任务难点提出解决方案，最终以0.1%的性能差距位列北京大学科研团队之后，排名第二。此次评测结果表明，学院科研团队紧跟国际音频事件检测研究新领域，不断探索进取，正活跃在技术的最前沿。
（供稿：电气信息系）
