Feature extraction assessment for an acoustic-event classification task using the entropy triangle
Abstract:
We assess the behaviour of 5 different feature extraction methods for an acoustic event classification task - built using the same SVM underlying technology - by means of two different techniques: accuracy and the entropy triangle. The entropy triangle is able to find a classifier instance whose relatively high accuracy stems from an attempt to specialize in some classes to the detriment of the overall behaviour. On all other cases, fair classifiers, accuracy and entropy triangle agree. Copyright © 2011 ISCA.
Año de publicación:
2011
Keywords:
- Classifier evaluation
- Acoustic event classification
- Accuracy entropy triangle
- SVM classifiers
Fuente:
scopus
googleTipo de documento:
Conference Object
Estado:
Acceso restringido
Áreas de conocimiento:
- Aprendizaje automático
- Ciencias de la computación
- Ciencias de la computación
Áreas temáticas de Dewey:
- Ciencias de la computación
Objetivos de Desarrollo Sostenible:
- ODS 4: Educación de calidad
- ODS 17: Alianzas para lograr los objetivos
- ODS 9: Industria, innovación e infraestructura