Kaggle音コンペで銅メダル獲得したときの手法解説 - Qiita
今年3月頃から機械学習（主にDeepLearning）とKaggleを始め、賞金のあるコンペ「Freesound Audio Tagging 2019（以下FAT2019）」に初めて挑戦しました。やるならばと金メダルを目指していましたが、結果はPrivateLB 89位で銅メダルに落ち着きました。苦労・工夫した点や、参考にした論文、記事、カーネルなども交えてここに記録したいと思います。 ちなみに以下が最終提出カーネルです。 定数で学習モードと推論モードを切り替えていたので、少し読みづらいですが…。なお、MixMatchなど一部の実装は実験的なもので、最終提出には使っていません。 モデルAの学習カーネル モデルBの学習カーネル（A→B 転移学習） モデルBを使った推論カーネル コンペの内容 FAT2019は、環境音データに対して「エンジン音」や「男性の歌声」などのタグを付ける認識モデルを開発
機械音の異常検知チャレンジ DCASE 2020 Task 2 - Qiita
(DCASEホームページより) はじめに 音を題材とした異常検知のデータセットによる機械学習コンペが始まりました。 音に関するコンペ自体が珍しいなか、タスクとして一般的な分類などでもなく、更に難しい異常検知が設定されました。 個人的に2019年に画像の異常検知に積極的に取り組んだのですが、音声は周波数領域に変換すると画像のように取り扱えることから、チャレンジしたい題材でした。下記は画像にチャレンジしたときの記事です。 欠陥発見! MVTec異常検知データセットへの深層距離学習(Deep Metric Learning)応用 深層距離学習(Deep Metric Learning)各手法の定量評価 (MNIST/CIFAR10・異常検知) この記事では、そのコンペ「DCASE 2020 Task 2 Unsupervised Detection of Anomalous Sounds for
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