要約
本報告では、DCASE 2021チャレンジのタスク6である音響シーンおよび音響イベントの検出・分類（Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events: DCASE）に対して、音声キャプションシステムの提案を行う。本研究で提案する音声キャプションシステムは、10層の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）エンコーダと、時系列アテンションを備えた単層ゲート付き再帰ユニット（GRU）デコーダから構成される。本チャレンジでは、外部データおよび事前学習モデルの使用に制限が設けられていない。音声クリップ内の概念をより適切にモデル化するため、我々はAudioSetを用いた音声タグ付けタスク上でCNNエンコーダを事前学習した。標準的な交差エントロピーに基づく学習の後、評価指標を直接最適化するため、強化学習を用いたファインチューニングをさらに実施した。実験の結果、アンサンブルを用いない場合でも、公開評価スプリットにおいてSPIDErスコア28.6を達成した。