IEEE ICASSP 2016 - International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Shanghai, Chine, 20-/03/2016 - 25/03/2016International audienceDeep Neural Networks (DNNs) have recently become a popular technique for regression and classification problems. Their capacity to learn high-order correlations between input and output data proves to be very powerful for automatic speech recognition. In this paper we investigate the use of DNNs for automatic scream and shouted speech detection, within the framework of surveillance systems in public transportation. We recorded a database of sounds occurring in subway trains in real conditions of exploitation and used DNNs to classify the sounds into screams, shouts and other categories. We report encouraging results, given the difficulty of the task, especially when a high level of surrounding noise is present.Les réseaux de neurones profonds sont devenues récemment une technique populaire pour les problèmes de régression et de classification. Leur capacité d'apprendre des corrélations d'ordre éleÎ entre des entrées et des données de sortie s'aÏre être très un puissant outil pour reconnaissance automatique de la parole. Dans cet article, nous étudions l'utilisation des réseaux de neurones profonds pour la détection automatique de cris et de parole criée dans le cadre de systèmes de surveillance dans les transports publics. Pour cela, une base de données sonores a été enregistrée dans une rame de métro en condition réelle d'exploitation. Dans ce contexte, la détection de cri est réalisée via un classement de divers types de production de la parole dont des cris. Nous obtenons des résultats encourageants étant donné la difficulté de la tâche, en particulier vis-à-vis du haut niveau de bruit sonore environnant

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